Fugu-MT 論文翻訳(概要): A combination of 'pooling' with a prediction model can reduce by 73% the number of COVID-19 (Corona-virus) tests

論文の概要: A combination of 'pooling' with a prediction model can reduce by 73% the number of COVID-19 (Corona-virus) tests

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03453v3
Date: Tue, 12 May 2020 11:48:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-07 06:24:02.429656
Title: A combination of 'pooling' with a prediction model can reduce by 73% the number of COVID-19 (Corona-virus) tests
Title（参考訳）: プール」と予測モデルの組み合わせは、covid-19(コロナウイルス)検査の数を73%削減できる
Authors: Tomer Cohen, Lior Finkelman, Gal Grimberg, Gadi Shenhar, Ofer Strichman, Yonatan Strichman, Stav Yeger
Abstract要約: 予測モデル(ニューラルネットワークに基づく)と新しいテストプール法(元のDorfman法よりも優れ、ダブルプールよりも優れている)を組み合わせることで、Covid-19テストの数を73%削減できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.547042433660102
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We show that combining a prediction model (based on neural networks), with a new method of test pooling (better than the original Dorfman method, and better than double-pooling) called 'Grid', we can reduce the number of Covid-19 tests by 73%.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく予測モデルと,'Grid'と呼ばれる新しいテストプール法(元のDorfman法ではなく,ダブルプール法よりも優れている)を組み合わせることで,Covid-19テストの数を73%削減できることを示す。

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