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Virus spread prediction is very important to actively plan actions. Viruses are unfortunately not easy to control, since speed and reach of spread depends on many factors from environmental to social ones. In this article we present research results on developing Neural Network model for COVID-19 spread prediction. Our predictor is based on classic approach with deep architecture which learns by using NAdam training model. For the training we have used official data from governmental and open repositories.
수원 전 지역 픽업 서비스 : 정인 대표가 보내드린 차량으로 픽업 서비스를 제공합니다. 약 10분 내외로 픽업이 가능하며, 차량 지원에 따른 추가 비용은 저 정인 대표가 부담합니다.
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