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J-GLOBAL ID：201702278781812198   整理番号：17A1635716

Mapreduceは感染症のモデル化と動力学【Powered by NICT】

Map-reduce based modeling and dynamics of infectious disease

著者 (4件)： Mohapatra Chinmayee (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Das Leena (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Rautray Siddharth Swarup (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Pandey Manjusha (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I-SMAC  ページ： 895-898  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人口の急激な増加は,処理と伝統的なデータベース管理システムのための集団データを解析する上で問題を生じる。ビッグデータが問題を解くための指数となった。ビッグデータは速度,正確さ,体積,Verityと価値のような基本的な特徴のいくつかにより,従来のデータベースシステムと比較して,より効率的である。日病日は成長を続けており,ますます利用可能な処理に関係なく社会に有害になりつつある。感染症はウイルス,プリオン,細菌,線虫などを含む感染性因子によって引き起こされる。個体群動態は動的システムの個体群サイズと年齢組成とそれらを管理する生物学的と環境過程の研究を含む生命科学の一分野である。この提案した論文では,すなわちデング熱感染症を考察し,それらの高脆弱性,中脆弱,低デング熱に脆弱で三つの部分に動的集団分割する。高脆弱性のための強制予防のような予防対策,ビッグデータの利点を利用して低脆弱な地域の中期脆弱であり,遅延予防対策のための効率的な予防対策を示唆した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *感染症 ,  *モデリング ,  データベース管理システム ,  ライフサイエンス ,  ウイルス ,  ポピュレーションダイナミックス ,  *感染 ,  動的系 ,  線虫類 ,  個体群 ,  細菌 ,  デング熱
準シソーラス用語： 予防対策 ,  脆弱性 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： MapReduce ,  感染症 ,  モデル化 ,  動力学