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J-GLOBAL ID：202202267368330760   整理番号：22A1165591

機械学習モデルによる米国,インド,ブラジルにおけるワクチン接種進展予測【JST・京大機械翻訳】

Vaccination Progress Prediction in the U.S., India, and Brazil by Machine learning models

著者 (1件)： Ji Zihe (College of Arts & Sciences, University of Washington,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IWECAI  ページ： 441-450  発行年： 2022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： COVID-19としても知られる新規コロナウイルスSARS-CoV-2後,世界的流行は2019年に同定された。9月2021日まで,COVID-19は,254百万症例と5.11百万の死亡を引き起こした。幸いなことに,世界中の国は,新しい感染を防ぎ,広がりを止めるために,ウイルスに対するワクチン接種を積極的に創造し,発明する。しかし,通勤問題,医療技術の限界,非協力的個人など様々な理由により,ワクチン接種量は政府機関が解決する問題の1つである。本研究は,ワクチン接種の進行を分析するために機械学習法を使用し,将来のワクチン接種量を予測するために,COVID-19の状態を2年間にわたって広げた。結果として,米国,インド,ブラジルにおける将来のワクチン接種を予測するモデルを作成した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インド ,  ブラジル連邦共和国 ,  通勤 ,  *予防接種 ,  *機械学習
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  政府機関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 学習モデル ,  米国 ,  インド ,  ブラジル ,  ワクチン接種 ,  進展 ,  予測