新冠CT图像分析只需4分钟!计算机科学家研发了这些战疫终极武器
〖壹〗、分析CT图像、构建预测模型等方式应对新冠疫情，其中上海研究人员设计的系统可将CT图像分析时间从数小时缩短至约4分钟 ，部分预测重症患者生存几率的算法准确率超90%。
关于传染病的数学模型有哪些?
传染病的数学模型是流行病学家理解疾病传播规律 、预测疫情发展的重要工具 ，主要分为以下几类： 基础模型：SIR模型SIR模型将人群分为三类状态：易感者（S） 、感染者（I）、康复者/移出者（R） 。其核心是通过常微分方程描述三者的动态转换：dS/dt = -βSI：易感者因接触感染者而减少，接触率用β表示 。
在传染病的研究领域 ，常用的数学模型主要有以下几种：SEIR模型：定义：SEIR模型将人群划分为易感者 、潜伏者 、感染者和抵抗者四个阶段。适用场景：特别适用于有潜伏期的恶性传染病 ，如典型感冒或某些病毒感染 。特点：通过模拟这四个阶段的人群变化，可以预测疫情的动态行为 ，包括疫情爆发的峰值和感染人数 。
SI模型SI模型是最简单、最理想化的传染病模型 ，它将人群分为两类：易感者（S）和感染者（I）。模型假设一旦个体被感染，将永远保持感染状态 ，无法恢复 。模型特点：适用于描述那些感染后无法治愈或长期携带病毒的传染病 。模型简单 ，易于理解和分析。
感染者 、康复者等人群数量随时间的变化 。经典的传染病模型包括SI模型 、SIS模型和SIR模型 。
Nature:新冠流行难预测,超级计算机和气象学家来帮忙
〖壹〗、这极大地增加了预测结果的不确定性。为了改善这一状况，最近的Nature官方网站报道了科学家如何借助超级计算机和气候模型来优化经典的流行病传播模型 。CovidSim模型的局限性与挑战 伦敦帝国理工学院开发了流行病预测模型CovidSim ，该模型在说服英美政府制定降低死亡人数的封锁政策中起到了一定的推动作用 。
〖贰〗 、获取独特资源：如来自尼日利亚的气候科学家Victor Dike ，第一个博士在尼日利亚奥韦里伊莫州立大学读大气物理学专业，期间在北京世界气候与环境科学中心工作三个月，意识到需要更多气象技术技能。
〖叁〗 、近日 ，《自然》（Nature）杂志将目光投向了幕后 ，着眼于过去几十年来改变科学研究的关键计算机代码，并列出了其中10个关键的计算机项目。
〖肆〗、计算资源消耗降低80% ，可在普通GPU集群上部署 ，突破了NWP对超级计算机的依赖 。
〖伍〗 、通过攻读第二个博士学位，他不仅获得了更多的技能 ，还留在了拥有超级计算机的中国 ，继续他的研究工作 。收获与未来：Victor Dike现在专注于预测恶劣天气事件，以帮助减轻灾害风险。他计划在未来继续为科学做出贡献 ，同时也在考虑寻找机会回到尼日利亚培养下一代科学家 。
〖陆〗 、机器人近来在数据处理、重复性工作和危险环境作业方面已超越人类 。
