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Parce que la pandémie COVID-19 sévit sans relâche dans des endroits internationaux du monde entier, il y a un désir partagé parmi ceux-ci obligés de se mettre en place pour voir dans quelle mesure la distanciation sociale ralentit le déroulement de la maladie. C’est compréhensible – les dommages collatéraux causés par les fermetures d’entreprises imposées par le gouvernement menacent de dévaster l’ensemble des industries. Depuis cette semaine, 26 millions de personnes ont déposé des demandes de chômage, conformément au Bureau américain des statistiques du travail, et le Fonds financier mondial prévoit un désastre monétaire mondial rivalisant avec le Nice Despair.

Heureusement, un examen préimprimé révélé par des chercheurs du College of Texas, du Southwest Analysis Institute et du College of Texas Well being Science Middle à San Antonio implique fortement que la mise en quarantaine et la distanciation corporelle ont les résultats escomptés. Utilisant un système d’IA hybride baptisé SIRNet et plusieurs autres modes épidémiologiques, qui avait été éduqué sur la connaissance de l’emplacement des smartphones ainsi que sur la densité pondérée en fonction de la population et les différents facteurs de connaissance du démarrage Protected Graph, World Well being Group, les US Facilities for Illness Management and Prevention , et ailleurs, les coauteurs déclarent avoir réussi à prédire avec précision les résultats de diverses polices d’assurance de distanciation sociale.

Les gens peuvent examiner les projections de leur État sur un site Web révélé par le COVID-19 Modeling Consortium du College of Texas.

Les connaissances de localisation au niveau du pays, de l’état et du pays provenant de dizaines de milliers et de milliers de smartphones ingérés par le système des chercheurs ont été utilisées pour prédire les frais de contact, une opération de densité d’habitants en plus du mouvement et des interactions entre les gens d’une zone . Cela a été tracé en opposition à la connaissance de la fiabilité des cas COVID-19, en particulier un ensemble de séquences temporelles qui a capturé des instances énergétiques, récupérées et mortelles de COVID-19 à divers niveaux de granularité géographique, auxquels les chercheurs ont utilisé un délai de 10 jours pour prendre en compte le délai entre l’infectiosité et la réception d’un regard constructif sur l’affirmation.

Les chercheurs rapportent que, principalement sur la base de prévisions projetées sur trois semaines (le plus long du système), seule la poursuite de la «mobilité au niveau de la quarantaine» se terminera par un faible nombre de cas de COVID-19. Si les restrictions devaient être réduites de 50% environ, les tâches du système que certaines communautés atteindraient piquer des instances de pointe stables, l’endroit où la courbe de la mort se maintiendrait à un pic faible ou, prochainement, s’améliorerait fortement. Et si 75% des habitants étaient en mesure de transférer aussi librement qu’ils le feraient habituellement, le système prédit que le résultat final peut être un pic à peine retardé d’environ 2/3 du pic le plus élevé tout au long de la mobilité à 100% (en plus de la Corée du Sud ).

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Dans le comté de Bexar, au Texas, la mobilité des lieux au 11 avril représentait environ 50% des mesures de distanciation sociale régulières et sans stress pouvant aboutir à un «développement galopant» des décès et des hospitalisations. le système présente. En revanche, dans le comté de King, dans l’État de Washington, où les fortes restrictions de mobilité restent en place, le système prévoit que la persévérance avec ces mesures réduirait la variété des nouveaux décès à zéro d’ici juin.

Le système est d’accord avec un modèle du MIT détaillé dans un papier préimprimé du début avril, qui a découvert que dans des endroits comme la Corée du Sud, où il y avait une intervention rapide des autorités, le virus s’est déployé très rapidement. Formé sur les connaissances collectées à Wuhan (Chine), en Italie, en Corée du Sud et aux États-Unis après que le 500e cas a été enregistré dans chaque région, il s’est rendu compte de prédire les modèles dans le cadre d’une infection, établissant une corrélation entre les mesures de quarantaine et une remise dans le quantité de répliques efficaces du virus.

Un mannequin distinct – révélé plus tôt cette année par des chercheurs de Microsoft, de l’Indian Institute of Expertise et de TCS Analysis (la division R&D de Tata Consultancy Providers) – a réalisé des polices d’assurance de manière robotique en fonction de paramètres de maladie tels que l’infectiosité, l’intervalle de gestation, la longueur des signes, des chances de mourir, de la densité des habitants et de la propension au mouvement. Au cours de 75 simulations avec des simulations d’une durée de 52 semaines (364 jours), il a confirmé que les gouvernements qui ont enfermé 5% à 10% des communautés ont connu une diminution du pic des infections à COVID-19.

Ailleurs, une équipe mondiale de chercheurs a utilisé les connaissances en mobilité humaine équipées par Baidu pour élucider la position de la transmission COVID-19 dans les villes de langue chinoise. Ils ont découvert que, suite à la mise en œuvre de mesures de gestion et de confinement, la corrélation entre la répartition géographique des instances de COVID-19 et la mobilité a chuté et que les frais de développement sont devenus défavorables dans la plupart des endroits, indiquant que les mesures ont atténué le déploiement de COVID-19.

Aussi encourageant parce que les prédictions peuvent être, il est vital de se rappeler que même les algorithmes parfaits – comme ceux développés par HealthMap, Metabiota et BlueDot, qui avaient été parmi les nombreux premiers à établir avec précision le déploiement de COVID-19 – ne peuvent que étudier les modèles à partir des connaissances historiques. Parce que le Brookings Establishment l’a noté dans un rapport actuel, alors que certaines modes épidémiologiques utilisent l’IA, les épidémiologistes travaillent principalement avec des modes statistiques qui intègrent l’expérience en la matière.

« [A]La précision à elle seule ne suffit pas à indiquer le niveau des prévisions », a écrit le créateur du rapport Brookings. « S’il n’est pas géré de manière fastidieuse, un algorithme d’IA ira à des longueurs extraordinaires pour rechercher des modèles de connaissances qui peuvent être liés au résultat final qu’il tente de prédire. Néanmoins, ces schémas pourraient également être complètement absurdes et sembler fonctionner uniquement tout au long de la croissance. »

Cependant, la mode présente une prépondérance de preuves en faveur de la mise en quarantaine et de la distanciation des polices d’assurance – alors que ces polices d’assurance sont sous le feu des manifestants.

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Merci d’avoir étudié,

Kyle Wiggers

Auteur des employés d’Amnesty International

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