评估Meta「Epi-forecast」系统融合Twitter/X实时文本流数据对流感样病例（ILI）流行趋势的预测准确率（72小时提前预警准确率±12.8%，AUC=0.89） 🆔 ID: 314390 ✅ 可用
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计算系统整合Instagram地理标记照片元数据后对社区流感暴发空间分布预测的均方根误差（RMSE=1.2个监测点，覆盖93%实际暴发区域） 🆔 ID: 314391 ✅ 可用
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量化Meta「Epi-forecast」模型结合Reddit健康板块讨论热度对流感季节峰值时间预测的提前量（平均提前9.3天，灵敏度89%） 🆔 ID: 314392 ✅ 可用
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分析系统融合Facebook用户定位打卡数据与CDC官方监测数据的协同预测效能（联合模型预测误差±10.5%，较单一数据源提升23%） 🆔 ID: 314393 ✅ 可用
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测定Meta算法解析TikTok短视频健康话题标签（#FluSymptoms）频率对门诊流感病例数预测的相关系数（r=0.76, p<0.001） 🆔 ID: 314394 ✅ 可用
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比较系统采用LSTM神经网络与随机森林算法处理YouTube健康科普视频评论数据时的预测稳定性（LSTM模型MAPE=14.2% vs RF模型18.7%） 🆔 ID: 314395 ✅ 可用
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评估Meta「Epi-forecast」系统整合Snapchat位置共享数据对校园流感聚集性疫情早期识别的灵敏度（85%，特异性82%） 🆔 ID: 314396 ✅ 可用
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量化系统融合WhatsApp群组对话关键词（如"发烧""咳嗽"）频次对家庭流感传播链预测的准确率（±14.3%，F1-score=0.81） 🆔 ID: 314397 ✅ 可用
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分析Meta算法基于微博超话（#流感季#）互动数据预测区域性流感高峰强度的回归系数（β=0.68, p<0.001） 🆔 ID: 314398 ✅ 可用
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计算系统结合微信步数大数据与流感样症状自报数据对个人感染风险评分的预测效能（AUC=0.85，高风险组实际感染率32%） 🆔 ID: 314399 ✅ 可用
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测定Meta「Epi-forecast」模型利用抖音同城热榜医疗话题排名对城市级流感传播速度预测的时间分辨率（每小时更新误差±8%） 🆔 ID: 314400 ✅ 可用
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比较系统采用BERT文本嵌入与TF-IDF方法解析健康类博客评论对流感并发症（如肺炎）预测的特异度差异（BERT模型91% vs TF-IDF 84%） 🆔 ID: 314401 ✅ 可用
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评估Meta融合Pinterest健康板图片标签（如"打喷嚏""乏力"）数据对慢性病患者流感重症化风险预测的准确率（±13.5%，HR=1.72） 🆔 ID: 314402 ✅ 可用
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量化系统整合LinkedIn职场健康群组讨论数据对企业流感缺勤率预测的提前期（平均提前11.2个工作日） 🆔 ID: 314403 ✅ 可用
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分析Meta算法通过Reddit r/Health数据流预测流感病毒变异株（如H3N2）流行优势的基因型匹配率（82%） 🆔 ID: 314404 ✅ 可用
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计算系统结合Twitch游戏直播弹幕健康相关发言频率对青少年流感聚集性疫情预测的灵敏度（88%，PPV=0.79） 🆔 ID: 314405 ✅ 可用
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测定Meta「Epi-forecast」模型利用微博热搜医疗关键词（如"奥司他韦"）搜索量对药店流感药物销量波动预测的R2值（0.82） 🆔 ID: 314406 ✅ 可用
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比较系统采用GPT-3.5文本生成分析与规则引擎处理健康论坛问答数据时对流感预防措施依从性预测的准确率差异（GPT模型±11.7% vs 规则引擎±16.3%） 🆔 ID: 314407 ✅ 可用
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评估Meta融合小红书健康笔记图文数据对孕妇流感高风险人群识别的AUC值（0.88，敏感度86%） 🆔 ID: 314408 ✅ 可用
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量化系统整合Spotify健康主题歌单收听数据对季节性流感活动强度预测的动态追踪能力（每周更新误差±9.5%） 🆔 ID: 314409 ✅ 可用
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分析Meta算法基于微信健康公众号文章阅读完成率预测社区流感认知水平的关联强度（r=0.65, p<0.001） 🆔 ID: 314410 ✅ 可用
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计算系统结合B站医学科普视频观看时长数据对流感疫苗接种意愿预测的回归斜率（β=0.52, p=0.003） 🆔 ID: 314411 ✅ 可用
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测定Meta「Epi-forecast」模型利用抖音挑战赛（#预防流感#）参与度对公共场所流感传播风险预测的空间分辨率（1km网格误差±11%） 🆔 ID: 314412 ✅ 可用
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比较系统采用FastText词向量与Word2Vec模型解析健康类播客文字稿对流感症状描述准确性预测的F1-score差异（FastText 0.83 vs Word2Vec 0.79） 🆔 ID: 314413 ✅ 可用
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评估Meta融合知乎健康话题回答数据对医务人员流感职业暴露风险预测的准确率（±12.1%，NPV=0.91） 🆔 ID: 314414 ✅ 可用
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量化系统整合Twitter/X多语言推文（中/英/西语）对跨国流感传播路径预测的拓扑相似度（Jaccard指数0.78） 🆔 ID: 314415 ✅ 可用
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分析Meta算法通过Facebook Messenger聊天记录关键词提取对家庭流感密切接触者追踪的完整率（89%） 🆔 ID: 314416 ✅ 可用
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计算系统结合Instagram故事健康自拍面部潮红检测对流感早期症状识别的灵敏度（83%，特异性79%） 🆔 ID: 314417 ✅ 可用
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测定Meta「Epi-forecast」模型利用微信小程序健康打卡数据对流感样病例就诊延迟时间预测的均方误差（MSE=1.8天2） 🆔 ID: 314418 ✅ 可用
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比较系统采用BiLSTM与CNN神经网络处理健康类新闻评论数据时对流感媒体报道影响因子预测的稳定性差异（BiLSTM RMSE=0.14 vs CNN 0.18） 🆔 ID: 314419 ✅ 可用
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