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AI Versus Epidemics
James Hughes, Sheridan Houghten, Michael Dubé, Daniel Ashlock, Joseph Alexander Brown, Wendy Ashlock, Matthew Stoodley
42,45 €
+ 84 points
Description
This book presents algorithms and tools that are designed to model and extract information from personal contact networks, which represent which individuals in a population are physically in contact with one another. The authors developed these tools based on research they conducted during the COVID-19 pandemic, with the goal of improving responses to epidemics in the future. The book provides methods for modelling the transmission of infection across a population. The authors explain how an epidemic model can be used to strategically distribute vaccines and minimize the spread of a virus. The book shows how evolutionary computation, graph compression, and network induction can be utilized to manage issues that arise from an epidemic.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 97
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9783031643729
- Date de parution :
- 25-09-24
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 168 mm x 240 mm
