論文の概要: Machine learning applications for COVID-19: A state-of-the-art review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07824v1
- Date: Tue, 19 Jan 2021 19:12:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:15:33.957783
- Title: Machine learning applications for COVID-19: A state-of-the-art review
- Title(参考訳): 新型コロナウイルスの機械学習応用:最先端のレビュー
- Authors: Firuz Kamalov, Aswani Cherukuri, Hana Sulieman, Fadi Thabtah, Akbar
Hossain
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、機械学習コミュニティに新たなソリューションを生み出した。
この記事では、COVID-19に適用される機械学習研究の最新の進歩を紹介します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has galvanized the machine learning community to create
new solutions that can help in the fight against the virus. The body of
literature related to applications of machine learning and artificial
intelligence to COVID-19 is constantly growing. The goal of this article is to
present the latest advances in machine learning research applied to COVID-19.
We cover four major areas of research: forecasting, medical diagnostics, drug
development, and contact tracing. We review and analyze the most successful
state of the art studies. In contrast to other existing surveys on the subject,
our article presents a high level overview of the current research that is
sufficiently detailed to provide an informed insight.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、機械学習コミュニティは、新型コロナウイルスとの戦いに役立つ新しいソリューションを創りだした。
機械学習と人工知能の新型コロナウイルスへの応用に関する文学の分野は、常に成長している。
本稿の目標は、新型コロナウイルス(covid-19)に適用される機械学習研究の最新の進歩を紹介することである。
我々は、予測、診断、薬物開発、接触追跡の4つの研究分野をカバーしている。
我々は,最も成功した美術研究の状況をレビューし,分析する。
本論文は,本研究の他の既存調査とは対照的に,本研究の概観を概観し,インフォメーション・インフォメーションを提供するのに十分な詳細を述べる。
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