0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

MIT的機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷社會隔離措施的有效性

汽車玩家 ? 來源:solidot ? 作者:solidot ? 2020-04-19 10:15 ? 次閱讀

大部分 Covid-19 預(yù)測是基于過去的疫情如 SARS 或 MERS 的數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在 MIT 的一群工程師開發(fā)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,使用 Covid-19 疫情數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去判斷隔離措施的有效性,更好的預(yù)測病毒傳播。研究報(bào)告發(fā)表在預(yù)印本網(wǎng)站上。

預(yù)測傳染病擴(kuò)散的絕大部分模型被稱為 SEIR,將人群分類為“易感”、“暴露”、“感染”和“康復(fù)”四組。MIT 研究人員在此基礎(chǔ)上加入了隔離,如果被感染的人處于隔離中,那么病毒將不會傳播給其他人。

他們的模型發(fā)現(xiàn),像韓國這樣的地方,政府迅速采取干預(yù)措施去實(shí)現(xiàn)強(qiáng)有力的社會隔離,那么病毒的傳播將會更快的抵達(dá)穩(wěn)定階段。而美國和意大利這樣比較緩慢的采取政府干預(yù)措施的地方,Covid-19 的有效繁殖數(shù)更長時(shí)間停留在 1 以上,這意味著病毒會繼續(xù)以指數(shù)傳播。

在目前的社會隔離措施下,意大利和美國將在 4 月 15 日-20 日之間到達(dá)穩(wěn)定階段。模型顯示社會隔離能有效的將病毒的繁殖數(shù)從 1 以上降低到 1 以下。

MIT的機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷社會隔離措施的有效性

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • MIT
    MIT
    +關(guān)注

    關(guān)注

    3

    文章

    253

    瀏覽量

    23409
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8422

    瀏覽量

    132723
收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用指導(dǎo)

    在上一篇文章中,我們介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念術(shù)語。在本文中,我們會介紹傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法特征,供各位老師選擇。 01 傳統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 12-30 09:16 ?209次閱讀
    傳統(tǒng)<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法和應(yīng)用指導(dǎo)

    設(shè)備智能運(yùn)維真正實(shí)現(xiàn)“智能”了嗎?

    智能運(yùn)維的核心在于利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測維護(hù)、故障診斷及性能優(yōu)化,以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)降本增效。要判斷設(shè)備智能運(yùn)維是否真正實(shí)現(xiàn)了“智能”,我們可以從數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 11-28 10:29 ?151次閱讀
    設(shè)備智能運(yùn)維真正實(shí)現(xiàn)“智能”了嗎?

    NPU與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系

    在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的核心。隨著數(shù)據(jù)量的激增和算法復(fù)雜度的提升,對計(jì)算資源的需求也在不斷增長。NPU作為一種專門為深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:19 ?494次閱讀

    魯棒機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要

    機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,模型的魯棒是指模型在面對輸入數(shù)據(jù)的擾動、異常值、噪聲或?qū)剐怨魰r(shí),仍能保持性能的能力。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 11-11 10:19 ?398次閱讀

    【每天學(xué)點(diǎn)AI】KNN算法:簡單有效機(jī)器學(xué)習(xí)分類器

    過程,其實(shí)就是一個(gè)簡單的分類問題,而KNN(K-NearestNeighbors)算法正是模仿這種人類決策過程的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。|什么是KNN?KNN(K-NearestNeighbo
    的頭像 發(fā)表于 10-31 14:09 ?343次閱讀
    【每天學(xué)點(diǎn)AI】KNN<b class='flag-5'>算法</b>:簡單<b class='flag-5'>有效</b>的<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>分類器

    LIBS結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的江西名優(yōu)春茶采收期鑒別

    以廬山云霧茶和狗牯腦茶的明前茶、雨前茶為對象,研究激光誘導(dǎo)擊穿光譜結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的茶葉鑒別方法。將茶葉茶,水?dāng)?shù)據(jù)融合可有效鑒別春茶采收期,且數(shù)據(jù)融合后表現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性和魯棒,LIBS
    的頭像 發(fā)表于 10-22 18:05 ?264次閱讀
    LIBS結(jié)合<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>算法</b>的江西名優(yōu)春茶采收期鑒別

    觸發(fā)器的無效狀態(tài)怎么判斷

    觸發(fā)器的無效狀態(tài)判斷是一個(gè)涉及數(shù)據(jù)庫管理和維護(hù)的重要方面。觸發(fā)器作為數(shù)據(jù)庫中的一種特殊對象,其有效性直接關(guān)系到數(shù)據(jù)庫操作的正確和性能。
    的頭像 發(fā)表于 08-12 14:46 ?759次閱讀

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】全書概覽與時(shí)間序列概述

    時(shí)間序列中的自相關(guān)。 時(shí)間序列有基于線性場景,也有一些非線性性質(zhì)周期和不對稱、波動的聚集、波動中出現(xiàn)的跳躍現(xiàn)象,以及時(shí)間的不可逆。
    發(fā)表于 08-07 23:03

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理詳解

    機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支,其目標(biāo)是通過讓計(jì)算機(jī)自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能,而無需進(jìn)行明確的編程。本文將深入解讀幾種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 07-02 11:25 ?1108次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法與應(yīng)用

    關(guān)于數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)就是喂入算法和數(shù)據(jù),讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集,在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 06-27 08:27 ?1672次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的經(jīng)典<b class='flag-5'>算法</b>與應(yīng)用

    名單公布!【書籍評測活動NO.35】如何用「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」解鎖未來?

    設(shè)備的運(yùn)行狀況,生成各種維度的報(bào)告。 同時(shí),通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可以對業(yè)務(wù)進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警,從而協(xié)助社會和企業(yè)進(jìn)行科學(xué)決策、降低成本并創(chuàng)造新的價(jià)值。 當(dāng)今時(shí)代,數(shù)據(jù)無處不在,而時(shí)間序列數(shù)據(jù)更是
    發(fā)表于 06-25 15:00

    機(jī)器學(xué)習(xí)怎么進(jìn)入人工智能

    ,人工智能已成為一個(gè)熱門領(lǐng)域,涉及到多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域,例如語音識別、機(jī)器翻譯、圖像識別等。 在編程中進(jìn)行人工智能的關(guān)鍵是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這是一類基于樣本數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練來進(jìn)行預(yù)測和
    的頭像 發(fā)表于 04-04 08:41 ?337次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)8大調(diào)參技巧

    今天給大家一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機(jī)器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化,需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實(shí)現(xiàn)最佳性能。
    的頭像 發(fā)表于 03-23 08:26 ?637次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>8大調(diào)參技巧

    為什么深度學(xué)習(xí)的效果更好?

    導(dǎo)讀深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,已成為人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)變革技術(shù),在從計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理到自動駕駛汽車等廣泛的應(yīng)用中取得了顯著的成功。深度
    的頭像 發(fā)表于 03-09 08:26 ?633次閱讀
    為什么深度<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的效果更好?

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?它的重要體現(xiàn)在哪

    機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能(AI)的子領(lǐng)域,旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過經(jīng)驗(yàn)自動學(xué)習(xí)和改進(jìn),而無需明確地進(jìn)行編程。它側(cè)重于開發(fā)算法和模型,使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中提取模式、進(jìn)行預(yù)測和做出決策,而無需顯
    的頭像 發(fā)表于 01-05 08:27 ?1621次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>?它的重要<b class='flag-5'>性</b>體現(xiàn)在哪