القراء الأعزاء،
أنا رئيس قسم علوم البيانات في شرطة النقل البريطانية ، وإحدى مهام قسمنا هي تخصيص الموظفين على النحو الأمثل اعتمادًا على معدل الجريمة ، والذي يعتمد بدوره على تدفق الركاب. كما تفهم ، سيتغير تدفق الركاب بسرعة بمجرد أن تقرر الحكومة إزالة الحجر الصحي أو إضعاف تدابير الحجر الصحي. السؤال الذي يطرح نفسه بشكل طبيعي - متى سينتهي الوباء وكيفية الاستعداد للعودة إلى الحياة الطبيعية.
دقيقة العناية UFO
تم الإعلان رسمياً عن وباء COVID-19 الوبائي ، وهو عدوى تنفسية حادة حادة محتملة ناجمة عن الفيروس التاجي SARS-CoV-2 (2019-nCoV) ، في العالم. هناك الكثير من المعلومات حول حبري حول هذا الموضوع - تذكر دائمًا أنه يمكن أن يكون موثوقًا / مفيدًا ، والعكس صحيح.
نحثك على انتقاد أي معلومات منشورة.
اغسل يديك ، ورعاية أحبائك ، والبقاء في المنزل كلما أمكن ذلك والعمل عن بعد.
قراءة المنشورات حول: فيروسات التاجية | العمل عن بعد
قبل بضعة أسابيع بدأت التعامل مع قضية التنبؤ بمسار الوباء ، وبعد تجربة العديد من النماذج ، من السارس المقبول عمومًا إلى مجموعة متنوعة من الأنواع الغريبة ، توصلت إلى استنتاج مفاده أن وجود عدم يقين كبير في البيانات الأولية والنهج المختلفة للتشخيص (علاوة على ذلك ، يمكن أن تتغير هذه النهج بمرور الوقت بالنسبة لنفس البلد) ، قد يكون مبدأ Zen of Python نهجًا أفضل - "البساطة أفضل من المعقد ، والمعقد أفضل من المعقد جدًا."
, : (a) , , (b) , , GitHub. , ( - ), , curve_fit scipy.optimize, (, ( ).
, , (, -, ) ( , ).
, - .
, , .
لن أحمل القراء مع الصيغ - يمكنك العثور عليها في شفرة المصدر ، في الروابط أعلاه وفي النسخة الإنجليزية من المقالة . تجدر الإشارة فقط إلى أن البرنامج النصي يولد توقعات يومية (غير تراكمية) ، وبالتالي يتم استخدام وظيفة تراكمية لحساب إجمالي عدد المرضى.
لقد أظهر البرنامج النصي كفاءته وقابليته للتطبيق على حد سواء إلى المنظمة التي أعمل فيها ، وإلى المملكة المتحدة ككل. يبدو لي أن التوقعات التي تم تشكيلها لبلدان أخرى تبدو كافية تمامًا.
سأقدر ملاحظاتك ونقدك البناء.