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中国各省COVID-19疫情的实时预测:使用新型数字数据和机械模型估计的机器学习方法
Dianbo刘,莱昂纳多克莱门特,Canelle地方,西域叮,马特奥Chinazzi,杰西卡·戴维斯,亚历山德罗Vespignani,Mauricio Santillana
中国医学网络杂志2020;22(8):e20285
参与性疾病监测系统“你身边的流感”中参与者随访的决定因素和代表性的描述
克里斯汀Baltrusaitis,Mauricio Santillana,亚当·W·克劳利,鲁米Chunara,马克Smolinski,约翰·S·布朗斯坦
JMIR公共卫生监测2017;3(2):e18
使用新型互联网数据流的准确流感监测和预测:波士顿大都会的案例研究
孙璐,给侯,克里斯汀Baltrusaitis,Manan沙,法律上Leskovec,韩国Sosic,贾里德·霍金斯,约翰·布朗斯坦,朱塞佩Conidi,茱莉亚Gunn,Josh灰色,安娜·辛克,Mauricio Santillana
JMIR公共卫生监测2018;4(1):e4
约翰·S·布朗斯坦,淑玉商量楚,Achla Marathe,Madhav V Marathe,Andre T Nguyen,丹妮拉Paolotti,尼古拉Perra,丹妮拉佩罗塔,Mauricio Santillana,Samarth Swarup,米歇尔Tizzoni,亚历山德罗Vespignani,Anil Kumar S Vullikanti,曼迪·威尔逊,张倩
JMIR公共卫生监测2017;3(4):e83
利用非传统数据源近实时估计2015-2016年哥伦比亚寨卡病毒疾病爆发期间的传播动态
Maimuna S Majumder,Mauricio Santillana,Sumiko R Mekaru,丹尼斯·P·麦金尼斯,Kamran汗,约翰·S·布朗斯坦
JMIR公共卫生监测2016;2(1):e30
纽约市2012-2013年流感季节的案例研究与每日地理编码的推特数据从时间和时空角度
Ruchit纳加尔,庆余元,克拉克·C·弗雷菲尔德,Mauricio Santillana,亚伦Nojima,鲁米Chunara,约翰·S·布朗斯坦
中国医学医学杂志,2014;16(10):e236
更正:中国各省COVID-19疫情的实时预测:使用新型数字数据和机械模型估计的机器学习方法
Dianbo刘,莱昂纳多克莱门特,Canelle地方,西域叮,马特奥Chinazzi,杰西卡·戴维斯,亚历山德罗Vespignani,Mauricio Santillana
中国医学杂志,2020;22(9):e23996
克里斯汀Baltrusaitis,亚历山德罗Vespignani,Roni罗森菲尔德,Josh灰色,Dorrie雷蒙德,Mauricio Santillana
JMIR公共卫生监测2019;5(4):e13403
莱昂纳多克莱门特,弗雷德卢,Mauricio Santillana
JMIR公共卫生监测2019;5(2):e12214