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COVID-19 期间导航外部配电负荷预测：利用人类流动性的持续学习方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了人口流动对COVID-19传播的影响，并使用图形表示学习领域的最新进展来捕捉其潜在动态。通过图神经网络预测未来案例数量，并通过异步爆发和元学习将模型知识转移到另一个国家的模型上，实验结果证明了该方法的优越性。
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关键要点
- 研究人口流动对COVID-19传播的影响
- 利用图形表示学习捕捉潜在动态
- 创建图表，节点对应国家地区，边缘权重表示人类流动
- 使用图神经网络预测未来案例数量
- 通过异步爆发和元学习转移模型知识
- 实验结果证明方法的优越性
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