
変異株の出現、ワクチン接種、封鎖措置の中で、新型コロナウイルス感染症の複雑な再発波を予測するための適応可能なフレームワークを提案する。


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新型コロナウイルス感染症の再発波を予測する適応可能なフレームワーク-ワクチン接種と封鎖措置の中での変異株の影響


新型コロナウイルス感染症の再発波を予測する適応可能なフレームワーク - ワクチン接種と封鎖措置の中での変異株の影響


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コロイド粒子の存在は液体-気体界面の形状を大きく変化させ、その結果として界面張力を減少させる。


希釈コロイド懸濁液中のナノ粒子の相界面張力の再規格化を含むハイブリッド粒子-相場モデル


推薦システムがユーザーの嗜好を長期的に変化させる可能性を定量的に評価するための新しいシミュレーションフレームワークと指標を提案する。


アルゴリズムドリフト-ユーザー嗜好への推薦システムの影響を研究するためのシミュレーションフレームワーク


アルゴリズムドリフト: ユーザー嗜好への推薦システムの影響を研究するためのシミュレーションフレームワーク



パンデミックの数学的モデルであるSIRモデルの解析解を拡張し、メトリックハイブリッド計画問題として定式化することで、パンデミック計画問題を効果的に解くことができる。


パンデミック計画問題を単純なsirモデルを使って解くためのメトリックハイブリッド計画アプローチ


パンデミック計画問題を単純なSIRモデルを使って解くためのメトリックハイブリッド計画アプローチ



SARS-CoV-2感染の早期段階における細胞状態の動態は、ウイルスと宿主の生物学的パラメータの微妙な変化に非常に敏感であり、これが感染の個人差を生み出す要因となっている。さらに、IFN産生細胞の存在が、わずかな数でも感染の広がりを効果的に抑制することが示唆される。


SARS-CoV-2 induces delayed type-I/III interferon production, allowing it to escape the early innate immune response. The delay has been attributed to a deficiency in the ability of cells to sense viral replication upon infection, which in turn hampers activation of the antiviral state in bystander cells. Here, we introduce a cellular automaton model to investigate the spatiotemporal spreading of viral infection as a function of virus and host-dependent parameters. The model suggests that the considerable person-to-person heterogeneity in SARS-CoV-2 infections is a consequence of high sensitivity to slight variations in biological parameters near a critical threshold. It further suggests that within-host viral proliferation can be curtailed by the presence of remarkably few cells that are primed for IFN production. Thus the observed heterogeneity in defense readiness of cells reflects a remarkably cost-efficient strategy for protection.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

Self-inhibiting percolation and viral spreading in epithelial tissue

sars-cov-2の感染伝播と上皮組織における自己抑制性パーコレーション


SARS-CoV-2の感染伝播と上皮組織における自己抑制性パーコレーション



本論文は、環境ストレス要因に対する避難者の反応を特徴付けるためのモデルフレームワークを紹介する。ストレス理論に基づいて、社会的力モデルを拡張し、多室建物における群集避難行動をシミュレーションする。


群集避難における環境ストレス要因のシミュレーション


BattleAgentは、大規模な言語-視覚モデルとマルチエージェントシステムを組み合わせた詳細なエミュレーションデモンストレーションシステムであり、時間の経過とともに複数のエージェント間、およびエージェントと環境の間の複雑な動的相互作用をシミュレートすることを目的としている。


歴史的戦闘の詳細なエミュレーションを通じて歴史分析を補完するbattleagent


歴史的戦闘の詳細なエミュレーションを通じて歴史分析を補完するBattleAgent
