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利用动态告知的图神经网络全球预测 COVID-19 变种的出现
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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
本文介绍了一种新的方法，利用实时信号预测流行病学参数。通过多个CNN模型和多种数据源构建稳健的预测，提高了在伦敦COVID-19爆发预测中的性能和灵活性。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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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。
- 使用多个卷积神经网络（CNN）模型的集合来构建稳健的预测。
- 结合气象信号和社交媒体人口密度地图，提高了COVID-19爆发预测的性能和灵活性。
- 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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