Python搭建新冠肺炎预测模型全解读-低调大师

Python搭建新冠肺炎预测模型全解读

2020-02-19 987

新冠病毒疫后复工成为当务之急，然而病毒尚未消散，风险权衡面临不确定因素，如果可以准确预测未来的疫情走势，将会为复工计划的制定提供有效辅助。

传统机器学习模型虽然可以精确拟合历史数据，但由于脱离疾病传播机理，外推预测的可靠性低。另一方面，传染病学领域提出的传播模型则恰好相反，主要依赖疾病传播机理进行推演，但对历史数据的拟合能力弱，不同疾病会得到相似的结论，特异性不足。

近日，南栖仙策通过强化学习融合传染病传播机理与数据拟合，使用其自主研发的Universe平台构建传播模型，并基于横琴先进智能计算平台提供人工智能计算资源，实现新冠病毒疫情长达60天的预测，可为疫情防控提供决策辅助。

在线预览预测结果：
http://ncov.polixir.ai

值得注意的是，目前AI领域常用的深度学习模型是黑盒模式，内部运算过程难以被人们理解，同时也难以将人

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/745386

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java 常用压缩算法测试

测试环境型号名称： MacBook Pro 型号标识符： MacBookPro11,4 处理器名称： Intel Core i7 处理器速度： 2.2 GHz 处理器数目： 1 核总数： 4 L2 缓存（每个核）： 256 KB L3 缓存： 6 MB 内存： 16 GB 压缩前后大小对比压缩算法压缩前(byte) 压缩后(byte) Snappy 186072 29339 LZ4 186072 34444 JDK deflate 186072 7316 gzip 186072 7328 10000次压缩/解压缩性能耗时压缩算法压缩耗时(ms) 解压缩耗时(ms) Snappy 6678 3996 LZ4 5726 9752 JDK deflate 19818 4172 gzip 20144 9280

2020-02-20

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Cloud Toolkit VSCode 新版本发布，一键打包部署，开发提速 8 倍

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2020-02-20

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