"最新の人工知能(AI)技術と従来型ABM(Agent Based Models)の機能性を活用することで、感染症流行のダイナミクスに深い洞察が得られます。"
"JUNE-NZは、従来型JUNEおよびGradABMよりも多く学習可能なパラメータやリアルな政策環境を提供します。"
"この論文では、実際のケースを使用してこの新しいエージェントベース・グラフ・ニューラル・ロングショートタームメモリ(LSTM)組み合わせて開発されたテンソライズされた異なるエージェント・グラフ・ニューラル・ロングショートタームメモリ(LSTM)組み合わせて開発されたテンソライズされた異なるエージェント・グラフ・ニューラル・ロングショートタームメモリ(LSTM)組み合わせて開発されたテンソライズされた異なるエージェント"
伝染制御対策の十分性および効果的性を評価する際に注目すべきポイントはいくつかあります。まず第一に、「ICC」「QEC」「SC」「VC」など具体的な対策内容だけでなく、「コンプライアンス率」や「接触追跡率」といった実施された対策の受容度や効果的性も重要です。
また、「ICC」(Confirmed Case Isolation)では自己隔離義務化後4日間等納得した方針設定から逸脱しない限り問題無しか?「QEC」(Quarantine of Exposed Contacts)でも非接種者7-14日間等同意範囲内保持出来ていますよね?そして「VC」(Vaccination Campaign)でも近傍発生時等即座開始可能だろう?これら全て含んだ包括的評価及び現実能力向上案件提起能力強化も求められます。
最後まして、「ICC」という手法以外でも多角面から見直しが求められています。「QEC」という方法では未接種個体排除処理中断リスク高そう?」或いは「SC」という戦術展開時周辺影騁把握不足問題解消可能?」更加深層次議論領土境界超え連邦政府介入需要否定され得ざり」
将来的な予測力向上向けて, どん情報収集改善活動推進
将来的予測能力向上目指す場合, 情報収集及改善活動推進極めて大事. 高品質且つ豊富情報源利用せざり得ざり.
初期感染者数及其変化因子(如何影响)明示了解決方案之所在. 向け先区画毎関係密着した情報源究明是非常有意義.
模式トレーニング过程中,SGD优化算法应用,参数调整通过神经网络后传播进行,这个过程显示了模型对于预测和实际数据之间误差缩小效果.
将训练好Manukau DHB参数应用到Auckland DHB 和 Capital and Coast DHB 这些区块时表现良好但也存在问题,例如Capital and Coast DHB 区块结果并不令人满意
以上述问题为导向开展信息收集工作,并结合实际需求进行相关数据收集与处理工作是关键步骤.
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ニュージーランドの麻疹流行シミュレーションにおけるAIを活用したエージェントベースモデル
An AI-enabled Agent-Based Model and Its Application in Measles Outbreak Simulation for New Zealand