历史GIS重构领域数据显示哈佛团队运用机器学习还原19世纪伦敦贫民窟疾病传播网络，该团队使用了包含超过12万条历史记录的档案数据集 🆔 ID: 372032 ✅ 可用
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伦敦大学学院研究表明19世纪伦敦贫民窟人口密度高达每平方公里8.3万人，极大增加了疾病传播风险 🆔 ID: 372033 ✅ 可用
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哈佛团队构建的疾病传播网络模型包含超过2.4万个节点和5.7万条连接边 🆔 ID: 372034 ✅ 可用
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机器学习算法对贫民窟居民迁移轨迹的追踪精度达到82%，还原了超过3.6万条个体移动路径 🆔 ID: 372035 ✅ 可用
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研究团队采用时空卷积神经网络(ST - CNN)分析疾病传播的时间和空间模式 🆔 ID: 372036 ✅ 可用
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数据集中包含1830 - 1850年间伦敦贫民窟地区超过4.8万例疾病记录，涵盖霍乱、结核病等多种传染病 🆔 ID: 372037 ✅ 可用
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模型识别出超过150个疾病传播关键节点，这些节点周边人口感染率比平均水平高3.7倍 🆔 ID: 372038 ✅ 可用
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哈佛团队利用自然语言处理(NLP)技术解析了超过8,000份当时的医疗记录和政府报告 🆔 ID: 372039 ✅ 可用
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研究显示贫民窟内狭窄街道和拥挤住房使疾病传播速度比开阔区域快2.4倍 🆔 ID: 372040 ✅ 可用
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机器学习模型对疾病传播风险的预测准确率达到89%，能够提前7 - 10天预警疫情爆发 🆔 ID: 372041 ✅ 可用
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数据集中地理信息精度达到10米级别，精确还原了当时贫民窟的建筑布局和街道走向 🆔 ID: 372042 ✅ 可用
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研究团队通过机器学习算法分析了超过6,000份人口普查数据，涵盖贫民窟居民的职业、年龄和性别等信息 🆔 ID: 372043 ✅ 可用
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模型发现贫民窟内水源污染点周边疾病发病率比其他区域高4.1倍 🆔 ID: 372044 ✅ 可用
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哈佛团队使用图神经网络(GNN)分析疾病在贫民窟内不同社区间的传播路径 🆔 ID: 372045 ✅ 可用
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研究显示当时贫民窟内卫生设施匮乏，每千人仅拥有0.3个厕所，极大促进了疾病传播 🆔 ID: 372046 ✅ 可用
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机器学习算法对疾病传播源头的定位准确率达到85%，确定了超过200个主要污染源 🆔 ID: 372047 ✅ 可用
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数据集中包含超过1,200幅19世纪伦敦贫民窟的手绘地图，为模型提供了重要的空间参考 🆔 ID: 372048 ✅ 可用
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研究团队通过机器学习分析发现，贫民窟内通风不良的住房内疾病传播风险比通风良好住房高3.2倍 🆔 ID: 372049 ✅ 可用
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哈佛团队构建的疾病传播网络模型能够模拟不同干预措施下的疫情发展态势 🆔 ID: 372050 ✅ 可用
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研究显示当时贫民窟内儿童感染疾病的概率比成年人高2.8倍 🆔 ID: 372051 ✅ 可用
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机器学习模型对疾病传播趋势的预测与历史记录的吻合度达到87% 🆔 ID: 372052 ✅ 可用
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数据集中包含超过9,000份当时的报纸报道，为研究提供了社会层面的疾病传播信息 🆔 ID: 372053 ✅ 可用
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研究团队利用机器学习算法分析了贫民窟内不同季节疾病传播模式的差异 🆔 ID: 372054 ✅ 可用
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模型发现冬季由于室内拥挤和通风不足，疾病传播速度比夏季快1.8倍 🆔 ID: 372055 ✅ 可用
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哈佛团队使用深度学习算法对贫民窟居民的健康状况进行分类和预测 🆔 ID: 372056 ✅ 可用
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研究显示贫民窟内贫困人口感染疾病的概率比富裕阶层高3.5倍 🆔 ID: 372057 ✅ 可用
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机器学习模型对疾病传播网络中关键传播链的识别准确率达到83% 🆔 ID: 372058 ✅ 可用
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数据集中包含超过5,000份当时的医疗账单和费用记录，反映了疾病治疗的经济负担 🆔 ID: 372059 ✅ 可用
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研究团队通过机器学习分析发现，贫民窟内缺乏清洁水源的社区疾病发病率比有清洁水源社区高4.3倍 🆔 ID: 372060 ✅ 可用
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哈佛团队构建的模型能够评估不同公共卫生政策对疾病传播的控制效果 🆔 ID: 372061 ✅ 可用
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