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吴疆说,在北京,早期采取了居家医学观察的措施。“我们在病例分析中发现,聚集性病例在增加。目前北京市一共发生73起聚集性疫情,其中66起属于家庭聚集性疫情,占90%左右。目前家庭聚集性疫情涉及197例确诊患者。这些情况提示我们,居家医学观察中,有很多要求,居家观察对象没有好好落实。基于这个情况,我们决定主要采取集中医学观察,被观察对象可以在专业人员指导下严格按照要求观察,最大限度降低感染率的发生。”

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此次,韩国全南国立大学研究团队训练了一种能够预测厄尔尼诺事件的深度学习方法。该模型利用1871年至1973年的历史气候数据,以及厄尔尼诺事件的模拟数据进行训练,并通过1984年至2017年的数据进行测试。与现行的气候预测方法相比,该深度学习算法的预测准确性更高,预测时间最多可提前一年半。研究团队还能借此预测某一厄尔尼诺事件是发生于太平洋中部还是东部,并在其发生之前鉴定海面温度变化。

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