21、机器学习模型与漏波天线技术：应对疫情与通信挑战

机器学习模型与漏波天线技术：应对疫情与通信挑战

一、USEIR机器学习模型助力新冠疫情防控

1. 新冠疫情背景与机器学习应用需求
   冠状病毒是一大类感染源，能引发人类严重疾病。2003年的SARS和2012年中东呼吸综合征（MERS）都是知名的冠状病毒引发的大流行。2019年底爆发的新冠疫情（COVID - 19）迅速蔓延全球，成为全球性大流行病。截至2020年4月1日，约翰霍普金斯仪表盘数据显示，全球有932,605例确诊病例，其中193,177例康复，46,809例死亡。

目前，COVID - 19的具体形态和超微结构尚未完全明确，也没有特定的疫苗或药物。不过，许多临床试验正在评估可能的治疗方案。在这种情况下，机器学习在预测和预报方面的应用变得尤为重要，它在健康安全系统领域有广泛的应用，能帮助识别高危人群、发现患者、识别病毒、预测病毒传播范围和下一次大流行等。
2. USEIR机器学习模型介绍
- 模型概述 ：提出了未报告康复、易感、暴露、感染和康复（USEIR）机器学习模型。机器学习是人工智能的一个子集，ML模型包含多个数据或信息，经过训练以识别明确和固定的模式。该模型描述了COVID - 19预测中心，其信息会输入到美国疾病控制与预防中心（CDC）的在线估计中，用于预测疾病的传播。
- 模型优势 ：该模型不仅仅依赖于确诊的COVID - 19病例和死亡事件，而是基于流行病学驱动。它考虑了五类观察和推断的COVID - 19数据，即易感、未报告、暴露、感染和康复病例的数量。与仅依赖观察