epidemiology

本文提出了一种可迁移的学习时间先验方法，用于疫情传播重建。在真实安第斯病毒基准测试中展示了改进的性能，并强调了量化传播标签中不确定性的重要性。

本文演示如何使用J编程语言实现的SEIRS模型对COVID-19疫情进行建模，并解释所涉及的状态和变量。

本文提出了一种双层耦合SIR/SIRS框架，用于模拟AI生态系统中的合成数据污染和模型崩溃，表明模型与数据语料库之间的交叉污染会导致超临界动力学，并指出基于检测的过滤是关键干预手段。

本文介绍了CAST，一种多项式时间近似算法，用于在传播网络中战略性地分配HIV治疗资源给病毒未抑制个体，以最小化新感染，在真实网络上优于现有基线。

Google DeepMind推出一个计算发现原型，它利用AlphaEvolve和实证研究辅助并行开发和评分数千种代码变体，从而能够更快地测试流行病学建模方法。

HantaWatch 提供针对 MV Hondius 汉坦病毒疫情的实时追踪，详细记录确诊病例、国际卫生应对措施以及关于传播风险的专家分析。