Zeitschriftenartikel zum Thema „Networked Epidemic Model“
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Liu, Zuhan, und Canrong Tian. „A weighted networked SIRS epidemic model“. Journal of Differential Equations 269, Nr. 12 (Dezember 2020): 10995–1019. http://dx.doi.org/10.1016/j.jde.2020.07.038.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Canrong, Qunying Zhang und Lai Zhang. „Global stability in a networked SIR epidemic model“. Applied Mathematics Letters 107 (September 2020): 106444. http://dx.doi.org/10.1016/j.aml.2020.106444.
Der volle Inhalt der QuelleШеншин, Александр Игоревич, Евгения Андреевна Шварцкопф und Константин Александрович Разинкин. „MATHEMATICAL PROVISION OF TWO-STAGE MODEL OF EPIDEMIC PROCESSES OF NETWORKED AUTOMATED STRUCTURES“. ИНФОРМАЦИЯ И БЕЗОПАСНОСТЬ, Nr. 3(-) (19.10.2021): 431–52. http://dx.doi.org/10.36622/vstu.2021.24.3.010.
Der volle Inhalt der QuelleÁLVAREZ, E., J. DONADO-CAMPOS und F. MORILLA. „New coronavirus outbreak. Lessons learned from the severe acute respiratory syndrome epidemic“. Epidemiology and Infection 143, Nr. 13 (16.01.2015): 2882–93. http://dx.doi.org/10.1017/s095026881400377x.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Fangzhou, Shaoxuan CUI, Xianwei Li und Martin Buss. „On the Stability of the Endemic Equilibrium of A Discrete-Time Networked Epidemic Model“. IFAC-PapersOnLine 53, Nr. 2 (2020): 2576–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.304.
Der volle Inhalt der QuelleAnderson, Brian D. O., und Mengbin Ye. „Equilibria Analysis of a Networked Bivirus Epidemic Model Using Poincaré–Hopf and Manifold Theory“. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, Nr. 4 (12.10.2023): 2856–89. http://dx.doi.org/10.1137/22m1529981.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Fangzhou, Zengjie Zhang und Martin Buss. „Optimal filtering and control of network information epidemics“. at - Automatisierungstechnik 69, Nr. 2 (30.01.2021): 122–30. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2020-0096.
Der volle Inhalt der QuelleBellocchio, Francesco, Paola Carioni, Caterina Lonati, Mario Garbelli, Francisco Martínez-Martínez, Stefano Stuard und Luca Neri. „Enhanced Sentinel Surveillance System for COVID-19 Outbreak Prediction in a Large European Dialysis Clinics Network“. International Journal of Environmental Research and Public Health 18, Nr. 18 (16.09.2021): 9739. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph18189739.
Der volle Inhalt der QuelleChwat, Olivia. „Social Solidarity during the Pandemic: The “Visible Hand” and Networked Social Movements“. Kultura i Społeczeństwo 65, Nr. 1 (22.03.2021): 87–104. http://dx.doi.org/10.35757/kis.2021.65.1.3.
Der volle Inhalt der QuelleSiettos, Constantinos I., Cleo Anastassopoulou, Lucia Russo, Christos Grigoras und Eleftherios Mylonakis. „Forecasting and control policy assessment for the Ebola virus disease (EVD) epidemic in Sierra Leone using small-world networked model simulations“. BMJ Open 6, Nr. 1 (Januar 2016): e008649. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2015-008649.
Der volle Inhalt der QuellePoncela-Casasnovas, Julia, Bonnie Spring, Daniel McClary, Arlen C. Moller, Rufaro Mukogo, Christine A. Pellegrini, Michael J. Coons, Miriam Davidson, Satyam Mukherjee und Luis A. Nunes Amaral. „Social embeddedness in an online weight management programme is linked to greater weight loss“. Journal of The Royal Society Interface 12, Nr. 104 (März 2015): 20140686. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2014.0686.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Chu, Qing Xia und Xiaoren Mei. „Evaluation of Product Innovation Practice of Chinese Internet Companies Based on DANP Model“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (09.03.2022): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5744875.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Gehui, Yuqi Chen, Haichen Chen, Jiehao Dai, Wenjie Wang und Senbin Yu. „The Identification of Influential Nodes Based on Neighborhood Information in Asymmetric Networks“. Symmetry 16, Nr. 2 (06.02.2024): 193. http://dx.doi.org/10.3390/sym16020193.
Der volle Inhalt der QuelleCross, Cristina, Alysse Edwards, Dayna Mercadante und Jorge Rebaza. „Dynamics of a networked connectivity model of epidemics“. Discrete and Continuous Dynamical Systems - Series B 21, Nr. 10 (November 2016): 3379–90. http://dx.doi.org/10.3934/dcdsb.2016102.
Der volle Inhalt der QuelleNowzari, Cameron, Victor M. Preciado und George J. Pappas. „Optimal Resource Allocation for Control of Networked Epidemic Models“. IEEE Transactions on Control of Network Systems 4, Nr. 2 (Juni 2017): 159–69. http://dx.doi.org/10.1109/tcns.2015.2482221.
Der volle Inhalt der QuelleHwang, Wonjun, Yoora Kim und Kyunghan Lee. „Augmenting Epidemic Models with Graph Neural Networks“. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review 50, Nr. 4 (26.04.2023): 11–13. http://dx.doi.org/10.1145/3595244.3595249.
Der volle Inhalt der QuelleQu, Zongxi, Beidou Zhang und Hongpeng Wang. „A Multivariate Deep Learning Model with Coupled Human Intervention Factors for COVID-19 Forecasting“. Systems 11, Nr. 4 (17.04.2023): 201. http://dx.doi.org/10.3390/systems11040201.
Der volle Inhalt der QuelleOsipov, Vasiliy, Sergey Kuleshov, Alexandra Zaytseva und Alexey Aksenov. „Approach for the COVID-19 Epidemic Source Localization in Russia Based on Mathematical Modeling“. Informatics and Automation 20, Nr. 5 (13.08.2021): 1065–89. http://dx.doi.org/10.15622/20.5.3.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Bing, und Qi Liu. „Optimal Scheduling of Emergency Materials Based on Gray Prediction Model under Uncertain Demand“. Electronics 12, Nr. 20 (19.10.2023): 4337. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12204337.
Der volle Inhalt der QuelleChumachenko, Dmytro, Ievgen Meniailov, Andrii Hrimov, Vladislav Lopatka, Olha Moroz und Olena Tolstoluzka. „Simulation and forecasting of the influenza epidemic process using seasonal autoregressive integrated moving average model“. RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, Nr. 4 (29.11.2021): 22–35. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2021.4.02.
Der volle Inhalt der QuellePei-Hsuan Hsieh, Pei-Hsuan Hsieh, und Chun-Hua Lin Pei-Hsuan Hsieh. „A Social Network Analysis of COVID-19 Transmission Models in Taiwan: Two Epidemic Waves in 2020-2021“. 網際網路技術學刊 23, Nr. 5 (September 2022): 1009–18. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022092305009.
Der volle Inhalt der QuelleZakharov, Victor, und Yulia Balykina. „Balance Model of COVID-19 Epidemic Based on Percentage Growth Rate“. Informatics and Automation 20, Nr. 5 (13.08.2021): 1034–64. http://dx.doi.org/10.15622/20.5.2.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Xiaofeng. „Study on the Risk of Transmission of COVID-19 Based on Population Migration“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (30.06.2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1646626.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xu, Bo Song, Wei Ni, Ren Ping Liu, Y. Jay Guo, Xinxin Niu und Kangfeng Zheng. „Group-Based Susceptible-Infectious-Susceptible Model in Large-Scale Directed Networks“. Security and Communication Networks 2019 (16.01.2019): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2019/1657164.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Junyi, Xuanliang Wang, Yasha Wang, Jiangtao Wang, Xu Chu und Junfeng Zhao. „Enhancing Online Epidemic Supervising System by Compartmental and GRU Fusion Model“. Mobile Information Systems 2022 (29.08.2022): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3303854.
Der volle Inhalt der QuelleLoola Bokonda, Patrick, Moussa Sidibe, Nissrine Souissi und Khadija Ouazzani-Touhami. „Machine Learning Model for Predicting Epidemics“. Computers 12, Nr. 3 (28.02.2023): 54. http://dx.doi.org/10.3390/computers12030054.
Der volle Inhalt der QuelleLYSENKO, Sergii, Vitalina Sakhniuk und Oleg BONDARUK. „A METHOD FOR SYNTHESIZING HARDWARE AND SOFTWARE TOOLS TO ENSURE THE STABILITY OF A CORPORATE COMPUTER NETWORK“. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 319, Nr. 2 (27.04.2023): 344–50. http://dx.doi.org/10.31891/2307-5732-2023-319-1-344-350.
Der volle Inhalt der QuelleGhosh, Asit K., J. Chattopadhyay und P. K. Tapaswi. „An SIRS epidemic model on a dispersive population“. Korean Journal of Computational & Applied Mathematics 7, Nr. 3 (September 2000): 693–708. http://dx.doi.org/10.1007/bf03012279.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Yi-Hong, und Shi-Hua Liu. „Epidemic Model of Algorithm-Enhanced Dedicated Virus through Networks“. Security and Communication Networks 2018 (07.06.2018): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4691203.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Dingyu, Feng Liu, Yaqin Zhang und Kun Jia. „Dynamical model for individual defence against cyber epidemic attacks“. IET Information Security 13, Nr. 6 (01.11.2019): 541–51. http://dx.doi.org/10.1049/iet-ifs.2018.5147.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Weiguo, Chen Chu, Jinzhuo Liu und Tairan Li. „An Epidemic Model of Information Dissemination in Mobile Social Networks“. International Journal of u- and e-Service, Science and Technology 8, Nr. 1 (31.01.2015): 221–30. http://dx.doi.org/10.14257/ijunesst.2015.8.1.20.
Der volle Inhalt der QuelleAnagnostopoulos, Christos, Stathes Hadjiefthymiades und Evangelos Zervas. „An analytical model for multi-epidemic information dissemination“. Journal of Parallel and Distributed Computing 71, Nr. 1 (Januar 2011): 87–104. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2010.08.010.
Der volle Inhalt der QuelleVITTORINI, PIERPAOLO, ANTONELLA VILLANI und FERDINANDO DI ORIO. „AN INDIVIDUAL-BASED NETWORKED MODEL WITH PROBABILISTIC RELOCATION OF PEOPLE AND VECTORS AMONG LOCATIONS FOR SIMULATING THE SPREAD OF INFECTIOUS DISEASES“. Journal of Biological Systems 18, Nr. 04 (Dezember 2010): 847–66. http://dx.doi.org/10.1142/s0218339010003548.
Der volle Inhalt der QuelleBin Zhao, Bin Zhao, Jia-Ming Sun Bin Zhao, Dian-Kui Gao Jia-Ming Sun und Li-Zhi Xu Dian-Kui Gao. „Research on Online and Offline Mixed Education Mode in Post Epidemic Era Based on Fuzzy Neural Network-Taking Introduction of Petrochemical Equipment Management as an Example“. 電腦學刊 33, Nr. 2 (April 2022): 095–103. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022043302008.
Der volle Inhalt der QuelleBin Zhao, Bin Zhao, Jia-Ming Sun Bin Zhao, Dian-Kui Gao Jia-Ming Sun und Li-Zhi Xu Dian-Kui Gao. „Research on Online and Offline Mixed Education Mode in Post Epidemic Era Based on Fuzzy Neural Network-Taking Introduction of Petrochemical Equipment Management as an Example“. 電腦學刊 33, Nr. 2 (April 2022): 095–103. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022043302008.
Der volle Inhalt der QuellePrasse, Bastian, und Piet Van Mieghem. „Network Reconstruction and Prediction of Epidemic Outbreaks for General Group-Based Compartmental Epidemic Models“. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 7, Nr. 4 (01.10.2020): 2755–64. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2020.2987771.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Qun, Daqing Jiang, Tasawar Hayat und Ahmed Alsaedi. „Dynamical behavior of a stochastic epidemic model for cholera“. Journal of the Franklin Institute 356, Nr. 13 (September 2019): 7486–514. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2018.11.056.
Der volle Inhalt der QuelleLevin, Simon A., Kirk Moloney, Linda Buttel und Carlos Castillo-Chavez. „Dynamical models of ecosystems and epidemics“. Future Generation Computer Systems 5, Nr. 2-3 (September 1989): 265–74. http://dx.doi.org/10.1016/0167-739x(89)90046-0.
Der volle Inhalt der QuelleQazza, Ahmad, und Rania Saadeh. „On the Analytical Solution of Fractional SIR Epidemic Model“. Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2023 (02.02.2023): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6973734.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Yongmei, und Xuelian Jiao. „A Real-Time Tourism Route Recommendation System Based on Multitime Scale Constraints“. Mobile Information Systems 2023 (26.04.2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4586047.
Der volle Inhalt der QuelleKrivtsov, Serhii, Ievgen Meniailov, Kseniia Bazilevych und Dmytro Chumachenko. „Predictive model of COVID-19 epidemic process based on neural network“. Radioelectronic and Computer Systems, Nr. 4 (29.11.2022): 7–18. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2022.4.01.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Xun C., und Minaya Villasana. „An extension of the Kermack–McKendrick model for AIDS epidemic“. Journal of the Franklin Institute 342, Nr. 4 (Juli 2005): 341–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2004.11.008.
Der volle Inhalt der QuelleMohammadi, Alireza, Ievgen Meniailov, Kseniia Bazilevych, Sergey Yakovlev und Dmytro Chumachenko. „Comparative study of linear regression and SIR models of COVID-19 propagation in Ukraine before vaccination“. RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, Nr. 3 (05.10.2021): 5–18. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2021.3.01.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Nan, Xiao Tang, Huiling Liu und Xiaoxia Ma. „SELHR: A Novel Epidemic-Based Model for Information Propagation in Complex Networks“. Mobile Information Systems 2022 (12.10.2022): 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5016274.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Zhongpu, Yu Wang, Naiqi Wu und Xinchu Fu. „Propagation Dynamics of a Periodic Epidemic Model on Weighted Interconnected Networks“. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 7, Nr. 3 (01.07.2020): 1545–56. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2019.2939074.
Der volle Inhalt der QuellePrasse, Bastian, und Piet Van Mieghem. „The Viral State Dynamics of the Discrete-Time NIMFA Epidemic Model“. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 7, Nr. 3 (01.07.2020): 1667–74. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2019.2946592.
Der volle Inhalt der QuelleAngali, Adel, Musa Mojarad und Hassan Arfaeinia. „ILSHR Rumor Spreading Model by Combining SIHR and ILSR Models in Complex Networks“. International Journal of Intelligent Systems and Applications 13, Nr. 6 (08.12.2021): 51–59. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2021.06.05.
Der volle Inhalt der QuelleMasood, Zaheer, Raza Samar und Muhammad Asif Zahoor Raja. „Design of fractional order epidemic model for future generation tiny hardware implants“. Future Generation Computer Systems 106 (Mai 2020): 43–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2019.12.053.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Tao, Zhipeng Qiu und Yi Song. „Global analysis of a vector-host epidemic model in stochastic environments“. Journal of the Franklin Institute 356, Nr. 5 (März 2019): 2885–900. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2019.01.033.
Der volle Inhalt der QuelleChumachenko, Dmytro, Pavlo Pyrohov, Ievgen Meniailov und Tetyana Chumachenko. „Impact of war on COVID-19 pandemic in Ukraine: the simulation study“. RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, Nr. 2 (18.05.2022): 6–23. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2022.2.01.
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