A Universal Convolution-Based Pre-processor to Correct the Prevalence-Incidence Gap in SIR, SEIR, and SIRS Modeling
यह शोध पत्र एक सार्वभौमिक कनवल्शन-आधारित प्री-प्रोसेसर प्रस्तावित करता है जो कच्चे घटना डेटा (raw incidence data) के साथ प्रवलता-आधारित कम्पार्टमेंटल मॉडल (SIR, SEIR, SIRS) को कैलिब्रेट करने की मौलिक पद्धतिगत त्रुटि को सुधारता है, जिससे व्यवस्थित भविष्य कहनेवाला पूर्वाग्रहों (systematic predictive biases) को समाप्त किया जा सके और नैदानिक रिपोर्टिंग तथा यांत्रिक महामारी पूर्वानुमान के बीच के अंतर को पाटा जा सके।