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矫正实时流行病学指标中的异质性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种利用多个卷积神经网络模型和各种数据源来预测流行病学参数的新方法。使用气象信号和基于社交媒体的人口密度地图的组合提高了性能和灵活性，并通过数据同化估计了系统状态，提高了模型的稳定性和准确性。
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关键要点
- 提出了一种新的方法，利用实时信号预测流行病学参数。
- 结合多个卷积神经网络（CNN）模型和各种数据源。
- 使用基于社交媒体的人口密度地图和空气质量数据。
- 在伦敦的 COVID-19 爆发预测中提高了性能和灵活性。
- 通过数据同化估计系统状态，提高模型的稳定性和准确性。
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