【摘 要】
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新冠肺炎病毒不断变异的毒株的系列新特征,给传统的传染病防控方法与公共卫生防控体系带来了巨大的挑战。充分发挥数字技术在抗疫过程中的关键赋能价值,全面构建精准的常态化监测预警及智慧防控体系,系应对上述挑战的有效途径。通过对疫情智慧防控体系构成要素的剖析,揭示联邦学习对建立跨区域、跨部门的智慧疫情防控体系的关键路径作用。并基于跨区域涉疫数据分类及防控工作要点,研究设计了基于联邦学习的跨区域疫情智慧防控技
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB2101100）； 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目（19JZD010）;教育部人文社会科学研究规划基金项目（18YJA630019）； 国家自然科学基金面上项目（71971066）； 上海市科技创新行动计划项目（20492420102）；
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新冠肺炎病毒不断变异的毒株的系列新特征,给传统的传染病防控方法与公共卫生防控体系带来了巨大的挑战。充分发挥数字技术在抗疫过程中的关键赋能价值,全面构建精准的常态化监测预警及智慧防控体系,系应对上述挑战的有效途径。通过对疫情智慧防控体系构成要素的剖析,揭示联邦学习对建立跨区域、跨部门的智慧疫情防控体系的关键路径作用。并基于跨区域涉疫数据分类及防控工作要点,研究设计了基于联邦学习的跨区域疫情智慧防控技术及其平台应用。该应用已在上海市以及长三角区域的抗疫实践中取得了显著成效。
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