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J-GLOBAL ID：202202251083689617   整理番号：22A0967615

SIR-Fおよび年齢構造化SEIRモデルを用いたサウジアラビアにおけるCOVID-19のパンデミック,予測および制御【JST・京大機械翻訳】

COVID-19 pandemic, predictions and control in Saudi Arabia using SIR-F and age-structured SEIR model

著者 (4件)： Durai C. Anand Deva (College of Computer Science, Kingdom of Saudi Arabia, King Khalid University, Abha, Saudi Arabia) ,  Begum Arshiya (College of Computer Science, Kingdom of Saudi Arabia, King Khalid University, Abha, Saudi Arabia) ,  Jebaseeli Jemima (Department of Computer Science and Engineering, Karunya Institute of Technology and Sciences, Coimbatore, India) ,  Sabahath Asfia (College of Computer Science, Kingdom of Saudi Arabia, King Khalid University, Abha, Saudi Arabia)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 5  ページ： 7341-7353  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19は,あらゆる個々の物理的または生理学的に影響を受け,それらが,どのように,それらが,流行の危険に知覚し,応答するかに,実質的な影響をもたらす。感染を治療するためのワクチンまたは効果的な薬剤の欠如のため,COVID-19の継続的な広がりを防止するため緊急のコントロール対策が必要である。これは,人工知能(AI),機械学習(ML),深層学習(DL),クラウドコンピューティング,およびエッジコンピューティングのような高度な計算を用いて達成できる。新規ウイルスの指数関数的広がりを制御するためには,介入を包含し緩和する国にとって極めて重要である。指数的成長を防ぐために,いくつかの制御対策が,COVID-19流行を緩和するためにサウジアラビアの英国で適用された。パンデミックは1年以上にわたって世界的に普及しているので,近い将来のパンデミックの影響を予測し予測するための研究者にとって十分な量のデータが利用可能である。本論文では,Susceptive Infected Recovered (SIR-F)を用いたCOVID-19の効果について説明し,一方,確認,年齢-構造化SEIR(Susceptive Expective Infective Removed),およびスマート健康管理のための機械学習およびサウジアラビアの市民の幸福のためのF-スタンドを解釈したものである。”その結論”を,Susceptive-Infected-Recovered(SIR-F)を用いて説明した。さらに,改良SEIRモデルにより生成された異なる制御対策シナリオを調べた。シミュレーション結果は,この介入がウイルス拡散曲線を平らし,ピークを遅らせ,致死率を低下させるために重要であることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  指数関数 ,  致死率 ,  ワクチン ,  英国 ,  サウジアラビア王国 ,  計算機網 ,  人工知能 ,  市民 ,  健康管理 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 汎発流行性 ,  クラウドコンピューティング ,  深層学習 ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： COVID-19 ,  制御測定 ,  介入 ,  数学的SIR ,  SIR-F ,  SEIR ,  重要な症例

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： SIR ,  モデル ,  サウジアラビア ,  COVID-19 ,  パンデミック ,  予測