Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Deep Learning Approach for COVID-19 Trend Prediction

論文の概要: A Deep Learning Approach for COVID-19 Trend Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05644v1
Date: Sun, 9 Aug 2020 16:47:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-01 04:57:07.221105
Title: A Deep Learning Approach for COVID-19 Trend Prediction
Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのトレンド予測のためのディープラーニングアプローチ
Authors: Tong Yang, Long Sha, Justin Li, Pengyu Hong
Abstract要約: ケースの確認や人口統計データの集計に米国を用いた設計モデルを実装した。このモデルは、Gated Recurrent Unit構造を通して、人口統計情報と流行時系列データを組み込む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.942230892448869
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we developed a deep learning model-based approach to forecast the spreading trend of SARS-CoV-2 in the United States. We implemented the designed model using the United States to confirm cases and state demographic data and achieved promising trend prediction results. The model incorporates demographic information and epidemic time-series data through a Gated Recurrent Unit structure. The identification of dominating demographic factors is delivered in the end.
Abstract（参考訳）: 本研究では,米国におけるSARS-CoV-2の普及傾向を予測するためのディープラーニングモデルに基づくアプローチを開発した。我々は,米国を用いて事例と州人口統計データを確認する設計モデルを実装し,有望な傾向予測結果を得た。このモデルは、Gated Recurrent Unit構造を通して、人口統計情報と流行時系列データを組み込む。支配的な人口統計要因の識別は最後に行われる。

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