Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Collaborative Approach to the Analysis of the COVID-19 Response in Africa

論文の概要: A Collaborative Approach to the Analysis of the COVID-19 Response in Africa

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01882v1
Date: Tue, 4 Oct 2022 20:02:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-06 15:03:44.501573
Title: A Collaborative Approach to the Analysis of the COVID-19 Response in Africa
Title（参考訳）: アフリカにおけるcovid-19対応分析への協調的アプローチ
Authors: Sharon Okwako, Irene Wanyana, Alice Namale, Betty Kivumbi Nannyonga, Sekou L. Remy, William Ogallo, Susan Kizito, Aisha Walcott-Bryant, Rhoda Wanyenze
Abstract要約: 新型コロナウイルスの危機は、新型コロナウイルスのパンデミックに対する解決策の発見を早めるために、機械学習のような科学的手法の必要性を強調している。本稿では、新型コロナウイルス問題に対する回答を見つけるための機械学習技術の適用に対する、国境を越えた協調能力構築アプローチを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.240699208658306
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The COVID-19 crisis has emphasized the need for scientific methods such as machine learning to speed up the discovery of solutions to the pandemic. Harnessing machine learning techniques requires quality data, skilled personnel and advanced compute infrastructure. In Africa, however, machine learning competencies and compute infrastructures are limited. This paper demonstrates a cross-border collaborative capacity building approach to the application of machine learning techniques in discovering answers to COVID-19 questions.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の危機は、パンデミックに対する解決策の発見を早めるために、機械学習のような科学的手法の必要性を強調している。機械学習技術には、品質データ、熟練した人材、高度な計算インフラが必要である。しかしアフリカでは、機械学習能力と計算インフラは限られている。本稿では,covid-19問題に対する回答発見における機械学習手法の適用について,クロスボーダ協調キャパシティ構築手法を提案する。

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