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研究人员利用机器学习评估隔离措施有效性

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MIT官网416日报道称,MIT研究团队开发出第一个使用新冠疫情本身数据,并加入机器学习神经网络的疫情研究模型,以确定隔离措施的有效性,并更好地预测病毒的传播。

研究团队通过训练神经网络来捕捉感染被隔离、从而不再传播给他人的个体的数量,从而改善了SEIR模型。改进的模型证明了隔离措施与病毒有效繁殖数量减少之间存在直接关联。在立即采取干预措施实施强有力的检疫措施的地区,病毒的传播速度更快达到了稳定状态。

来源:麻省理工学院

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