北京看手足癣好的医院 https://m-mip.39.net/baidianfeng/mipso_8833646.html本文由机器翻译，仅供参考，感兴趣请查阅论文原文核心速递COVID-19大流行期间共享自行车使用的时空分析：以北京为例;决策与疾病：大流行病中合作的演变;如何恢复正常：通过使用移动设备的接近感应快速而全面地跟踪COVID-19的接触;如何重启？基于主体的模拟模型，用于定义公共建筑中COVID-19“第二阶段”的策略;加总COVID-19增长率的系统偏差;具有城际网络耦合效应的COVID-19分数阶SEIHDR模型;论COVID-19案例分布的幂律涌现;使用基于主体的社会模拟分析冠状病*大流行对健康、社会和经济的综合影响;预测COVID-19的SUIR模型全局动力学;互动热点的动力学-I;互动热点的动力学-II;COVID-19的感染率估算和初始感染个体的预测;分数SIS流行病模型及其解;第一个COVID-19的Instagram数据集;主体级大流行模拟（ALPS），用于分析锁定措施的效果;为什么要封城：SARS-CoV-2在印度传播的网络方法;使用Google趋势评估冠状病*锁定对不快乐、孤独和无聊的影响;HIV传播的SICA模型;带累积过采样的快速汤普森采样算法：预算影响最大化的应用;使用块模型的社会困境决策的最优预测和模型选择;DAN-SNR：用于考虑社交关系的下一个兴趣点推荐的深度注意力网络;大规模有向网络的随机谱共聚;一种基于命名实体的食谱建模方法;互联网人类基础设施：从哈瓦那StreetNet学到的;引用级联与主题相关性的演变;世界美食的分层聚类;烹饪食谱中的营养成分估算;计算法律文件相似性的方法：比较研究;级联LSTM：使用深度神经网络预测信息级联;关于Instagram上的多模式受欢迎程度预测的局限性-新的稳健、有效和可解释的基准;Twitter上主题标签的尺度律和动态;时间网络中的记忆形状;多重马尔可夫链;
COVID-19大流行期间共享自行车
使用的时空分析：以北京为例
原文标题：
SpatiotemporalAnalysisofShareBikeUsageduringtheCOVID-19Pandemic:aCaseStudyofBeijing
