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J-GLOBAL ID：202202279306907741   整理番号：22A1164648

ResNetを用いたCovid-19予測に関する予測解析【JST・京大機械翻訳】

Predictive Analytics on Covid-19 Prediction using ResNets

著者 (2件)： Vadivel S (Vels institute of Science Technology and Advanced Studies,Department of Computer Science,Chennai,Tamilnadu,India) ,  Jayakarthik R. (Vels institute of Science Technology and Advanced Studies,Department of Computer Science,Chennai,Tamilnadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 280-287  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： 生命を脅かす状態であるCoronaウイルス急性疾患は,2019年に出現した。2019年12月に,ウイルスは中国,武漢で初めて発見され,世界中に広がった。本論文は,入力がモノのインターネット(IoT)ネットワークから収集されるCOVID-19を予測するために,残差ニューラルネットワーク(ResNets)を用いることを提案した。初期段階で新たに出現した感染と戦うように設計したシステムを使用して,この論文は問題に取り組む。追跡確認と報告例に加えて,このシステムは,毎日治療と死亡にタブを保っている。これは,関与するすべての関係者が,致死ウイルスができるだけ早く起こるという脱vasを見ることができるように行われた。アンサンブルにおけるRNNとGRUを用いて,RMSE値を感染,硬化,および死のような様々なケースについて計算した。シミュレーションの結果は,分類のための提案したResNetが,他の既存の深層学習モデルよりも,covid-19ケースの予測に有効であることを示している。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： ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  残差 ,  *死 ,  中華人民共和国
準シソーラス用語： 急性疾患 ,  予測解析 ,  武漢市 ,  モノのインターネット ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： COVID-19 ,  予測 ,  予測解析