Title: | Методологические основы сценарного анализа связи заболеваемости COVID-19 и поисковой активности пользователей с помощью биоинспирированных алгоритмов |
Other Titles: | Methodological foundations of scenario analysis of the relationship between the incidence of COVID-19 and the search activity of users using bioinspired algorithms |
Authors: | Давыдовский, А. Г. |
Keywords: | материалы конференций;биоинспирированные алгоритмы;поисковая активность;сценарный анализ;COVID-19;bioinspired algorithms;search activity;scenario analysis |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | Бестпринт |
Citation: | Давыдовский, А. Г. Методологические основы сценарного анализа связи заболеваемости COVID-19 и поисковой активности пользователей с помощью биоинспирированных алгоритмов / А. Г. Давыдовский // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 462–475. |
Abstract: | Коронакризис вынудил обратить внимание на использование информационно-технологических платформ дистанционного обучения. Представлены результаты разработки и обоснования биоинспирированных квазимолекулярных моделей и алгоритмов для формирования и анализа сценариев связи распространения COVID-19 и тематических поисковых обращений интернет-пользователей в русскоязычном сегменте Сети в локации Республики Беларусь, касающихся информационно-коммуникационных технологий дистанционного обучения. |
Alternative abstract: | The Corona crisis forced us to pay attention to the use of information technology platforms for distance learning. The results of the development and substantiation of bioinspired quasi-molecular models and algorithms for the formation and analysis of communication scenarios for the spread of COVID-19 and thematic search requests of Internet users in the Russian-speaking segment of the Network in the location of the Republic of Belarus concerning information and communication technologies of distance learning are presented. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46997 |
ISBN: | 978-985-7267-19-4 |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)
|