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时间:2021-09-08 15:32编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 云解析 >

与上个世纪的许多其他流感大流行一样,COVID19流感大流行经常被比作1918年的西班牙流感大流行。这两种疾病由于其来源的病毒的新奇性质而肆虐全球人口,并且都导致了有时近乎歇斯底里的恐惧。

然而,对这两种流行病的反应没有什么不同。当1918年大量的人病入膏肓时,当时没有人知道是什么原因造成的。从行星错位到受污染的燕麦,各种理论比比皆是。毕竟,病毒直到1933年才被发现。

1918年,抗生素还没有被发现。虽然这些救命药不能对抗病毒,但它们对治疗病毒继发的细菌感染很有用。1918年一种常见的治疗方法是大剂量的阿司匹林,现在人们知道它实际上会加重肺炎的症状。

很快到2020年,科学家们正在以一种前所未有的方式追踪这种新型冠状病毒。

1918年,人们感到害怕。人们正在集体死亡,生态环境大数据,但他们不知道原因。他们不知道如何控制疾病的传播,也不知道任何有效的治疗方法。到了2020年,人们对许多与COVID19有关的问题都有了答案,但他们仍然感到害怕。是不是我们现在知道的太多了?

多亏了大数据,我们现在可以追踪病毒,这有助于科学家设计抗击疾病的方法。但是,同样的跟踪可以创建预测模型——就像这个用SAP分析云创建的模型——描绘非常不稳定的未来。与其说是信息真空造成的恐惧,不如说是信息时代的产物,这在很大程度上要归功于大数据。

大数据有助于抗击COVID19大流行

新型冠状病毒和大数据之间的斗争至少是双重的。第一步需要了解疫情在哪里发生,并预测下一步将在哪里爆发。通过将大数据与人工智能相结合,淘客帝国,专家们可以更准确地创建预测模型,并根据实际任何变量相互比较。

除了预测其路径之外,下一步是开发更好的预防工具,这也有助于数据分析。例如,麻省理工学院的科学家正在开发合同追踪工具,不仅可以识别任何可能与COVID19患者有过亲密接触的人,而且还可以在保护所有相关人员隐私的情况下这样做。

当可以单独识别潜在病例时,就不再需要集体关闭社区。数据甚至可以帮助确定哪些社区没有遵循社会距离准则。科学家们正在从数以百万计的移动设备上收集位置数据,以做出类似的判断。

"近实时的COVID-19跟踪程序不断地从世界各地的数据源中提取数据,帮助医疗工作者、科学家、流行病学家和决策者在全球范围内汇总和综合事件数据,"Parexel首席医学和科学官Sy Pretorius告诉福布斯。"全球定位系统(GPS)对地区、城市等人口流动的分析得出了一些有趣的数据,这最终有助于提供一个关于人口遵守或不遵守社会距离规定的观点。"

知识几乎总是力量,但人类大脑只有这么多——甚至是那种归属感对最聪明的科学家来说——可以计算。通过跟踪疾病的传播,并利用人工智能预测病毒在未来数月或更长时间内的传播路径,领导者可以规划并关注最脆弱的社区。

"在抗击冠状病毒的斗争中,深入了解预防措施、人口流动、疾病传播,以及人类和系统应对病毒的复原力,可以帮助公共卫生和人道主义领导人更有效地应对COVID-19流行病,"Dalberg Data Insights的Rositsa Zaimova在一篇博客文章中写道:

大数据是如何阻碍COVID19反应的

在大数据帮助科学家预测新型冠状病毒大流行并创造有效解决方案的同时,移动物联网卡,它也在阻碍COVID19反应。预测模型不仅会在民众中制造恐慌,同时,大数据培训,同样的地理位置数据也会制造出错误的现实,为政策制定提供依据。例如,在世界某些地区,一个人使用多部手机并不少见。

从移动设备跟踪GPS也无法识别不使用移动设备的人群,建站论坛,如儿童和老年人。跟踪移动也无法确定重要的变量,如移动的目的。

当然,分析如此庞大且不断增长的数据量需要巨大的计算能力…每天都需要更多。毕竟,建立一个VoIP系统不需要一个巨大的服务器或最大的带宽,但在分析大量的信息时却不是这样。不幸的是,在这种程度上的计算资源不会在树上生长。感谢斯隆凯特林癌症纪念中心和折叠@主页个人可以将他们未使用的计算资源捐赠给研究人员,以便他们更好地了解病毒及其传播途径。一个免费的客户端允许用户将他们的个人电脑连接到一个分布式的计算机网络上。到底需要多少计算能力?

与此同时,世界大部分地区的检测持续短缺,在确定社区、地区和世界范围内的病例数量方面留下了巨大的知识差距。没有这些数据,任何流感大流行的预测模型都是建立在缺失数据的基础上的,因此只能在一定程度上准确无误。

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