ИИ предсказывает бессимптомных носителей COVID-19
在周五发表在《科学报告》杂志上的一篇论文中，Synergies Intelligence Systems 和汉堡大学的研究人员描述了一种机器学习算法，该算法可以识别人群中最有可能是 COVID-19 无症状携带者的人。该算法根据城市环境中人们活动的 GPS 数据和已知的感染病例做出这些预测。
摘要：爱荷华州锡达拉皮兹市与工程公司和美国陆军工兵区罗克岛 (MVR) 合作开发了洪水控制系统 (FCS)。 2011 年，美国陆军工程师研究与发展中心、海岸和水利实验室 (ERDC-CHL) 的任务是完成雪松河东侧可移动防洪墙的风险评估。 2016 年，ERDC-CHL 被要求在雪松河两岸修建临时防洪屏障。该研究的第一阶段包括最终 FCS 设计要考虑的七种替代方案，目标是成功部署的置信度为 90%。第 2 阶段由 MVR 发起，目标置信度为 95%。用于评估的方法是RiskyProject®软件。该软件使用蒙特卡罗分析方法根据逻辑顺序确定一系列持续时间、人力和劳动力成本。结果表明，“总体规划
