オンラインでの転移学習を用いたRSVケース検出

本研究では、複数の過去のシーズンのデータを活用し、動的な重み付け機構を備えたオンラインの多源転移学習手法を提案する。この手法により、新しいデータの蓄積に合わせて、過去の知識と最新の知見を適切に統合することで、RSVケースの検出精度を向上させることができる。