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。

本文研究人口流动对COVID-19传播的影响，并利用图形表示学习领域的最新进展来捕捉其潜在动态。通过创建图表，使用图神经网络预测未来案例数量，并通过异步爆发和元学习的方法，将一个国家的模型的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。