Active learning for epidemic source detection
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2023
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Typ
06 - Präsentation
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Übergeordnetes Werk
Themenheft
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Reihe / Serie
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Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
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Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Menton
Auflage
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Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Our active learning framework addresses the problem of accurate source detection under resource constraints. The proposed active querying strategies provide a benchmark for this challenge. Promising results on an empirical network of monitored livestock movements suggest the approach has potential applications in this industry.
Schlagwörter
Veranstaltung
12th International Conference on Complex Networks and their Applications
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
28.11.2023
Enddatum der Konferenz
30.11.2023
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Peer-Review des Abstracts
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Sterchi, M., Hilfiker, L., Grütter, R., & Bernstein, A. (2023). Active learning for epidemic source detection. 12th International Conference on Complex Networks and their Applications. https://irf.fhnw.ch/handle/11654/48166