Аркан охранные системы официальный сайт: Охранные системы безопасности в городе Москва

Содержание

Охранные системы безопасности в СПб

Охранные системы для недвижимости

Установка охранной системы в квартиру или загородный дом — это простой и эффективный способ защиты своего имущества от незаконного проникновения. Широкая линейка оборудования позволяет подбирать решения для помещений любой площади и сложности. С момента установки охранной системы и включения объекта в обслуживание все сигналы от оборудования поступают на наш пульт централизованного наблюдения. ARKAN обеспечивает оперативное реагирование по тревогам и выезд групп в режиме 24/7 как в СПб, так и в городах Ленинградской области.

Возможности охранных систем для недвижимости. Используемые нами системы мгновенно отправляют тревоги о несанкционированном проникновении в помещение, о протечке воды, утечке газа, задымлении, снижении температуры в помещении ниже критического уровня и другие. Помимо этого, охранная система может дополняться видеонаблюдением, управлять включением/выключением электроприборов и освещением, имеет тревожную кнопку для экстренного вызова группы быстрого реагирования.

Охранные системы для автомобиля

Установка современной автосигнализации сведёт к минимуму возможность угона автомобиля. Эффективность охранных систем ARKAN признана всеми ведущими страховыми компаниями, именно поэтому при ее установке на ваш автомобиль вы получаете скидку на КАСКО по риску «Хищение/угон» до 85%. В случае если злоумышленникам удастся совершить угон, специалисты ARKAN всегда готовы прийти на помощь и найти ваш автомобиль.

Мониторинг транспорта

Системы мониторинга транспорта позволяют в режиме онлайн контролировать местоположение, пробеги, маршруты, расход топлива, данные о стоянках, движении и простоях транспорта на холостом ходу. Мониторинг всего автопарка осуществляется через единый интерфейс с любого устройства. Гибкая система отчетов и уведомлений позволяет настраивать их под ваши задачи. Установка систем мониторинга на коммерческий транспорт возможна не только на территории СПб, но и с выездом к Клиенту. Оставьте заявку на сайте, и наши специалисты помогут подобрать решение под ваши задачи.

Защита бизнеса

Система охраны магазина, склада, офиса, и другой коммерческой недвижимости позволяет защитить ваш объект от любых непредвиденных ситуаций. Инженер ARKAN проводит бесплатное обследование объекта и проектирует систему безопасности с учетом ваших задач, пожеланий и технических требований. При поступлении сигнала тревоги оперативный дежурный ARKAN моментально связывается с вами и отправляет группу оперативного реагирования на помощь. Помимо охранных систем, помещения также могут быть оборудованы системой контроля доступа сотрудников, видеонаблюдением, пожарной сигнализацией.

 

Рассмотрим понятие охранных систем подробнее. Безопасность недвижимости или транспорта – актуальная тема для любого периода времени. Установка такой системы помогает своевременно выявить незаконное проникновение в движимое или недвижимое имущество. Кроме этого механизмы способны оповестить собственника о случившемся происшествии. Это оборудование очень эффективно в работе. Каждый сможет подобрать охранный комплекс в соответствии с требованиями к защите. С каждым годом развивающиеся технологии позволяют создавать новые способы защиты имущества. Начиналось все с амбарных замков, а теперь существует масса умных охранных систем, которые не только самостоятельно заблокируют двери автомобилей, входы и выходы помещений, но и вызовут наряд полиции или службу охраны.

Все комплексы можно разделить на проводные и беспроводные. В свою очередь проводные системы делятся на аналоговые и адресные.

  • Аналоговые системы предают данные через шлейф проводов в место приема сигнала.
  • Адресные же имеют определенную точку координат по каждому объекту, микропроцессор обрабатывает получаемую информацию и передает сигнал дежурному специалисту.

Беспроводные охранные системы также имеют свою ветвь деления.

  • Устройства, передающие тревогу по радиосигналу. Они бывают как с обратной связью, так и без.
  • Устройства, передающие тревогу по мобильным каналам. В этом случае используется известная всем SIM-карта.
  • Устройства, передающие сигнал по wi-fi сети. В случае тревоги такая система использует интернет-ресурсы для отправки тревоги.

Существует два направления развития охранных систем. Это комплексы для транспорта и для недвижимости. Внутри каждой ветви они также делятся на подгруппы, о чем мы говорили ранее, поэтому предлагаем углубиться в обобщенную информацию.

В недвижимости можно выделить несколько элементов, входящих в систему защиты, которые чаще всего встречаются у пользователей.

  • Центральная панель управления
  • Устройство передачи сигналов
  • Блоки питания, резервные аккумуляторы и батареи
  • Датчики открытия, движения, вибрации
  • Светозвуковые оповещатели
  • Клавиатуры, брелоки, кнопки

Перед выбором охранной системы очень важно определиться с характеристиками объекта и его внешними факторами. В случае если недвижимость, куда вы планируете установить оборудование, находится в процессе строительства, то смело выбирайте проводную охранную сигнализацию. Но если отделочные работы уже завершены, то однозначно выбор стоит сделать в пользу беспроводных охранных систем. Автономное оборудование отлично впишется в интерьер благодаря современному дизайну и разным цветовым решениям деталей.

При установке датчиков обязательно учитывайте планировку помещения, мебель или другие вещи в интерьере, которые могут препятствовать передаче сигнала. Кроме это, выбирая точку монтажа, особое внимание уделите высоте, на которую планируется установить оборудование.

Теперь перейдем к охранным комплексам для транспортных средств. Они способны не просто защитить и сохранить транспортное средство, но и отслеживать показатели различных систем. Очень важно, чтобы вы или ваши сотрудники при использовании техники также были защищены и чувствовали себя в безопасности.

Сегодня существует много различных современных комплексов защиты. И каждый из них вы можете модернизировать дополнительными датчиками для более надежной защиты или для получения большего объема информации. Рассмотрим компоненты охранных систем, которые можно встретить чаще всего:

  • Центральный блок управления;
  • Датчики открытия дверей, удара, наклона, движения
  • Устройство передачи и приема сигналов
  • Поисковые маяки
  • Светозвуковые оповещатели
  • Брелоки, метки

Кроме этого функционал охранной системы можно расширить с помощью полезных дополнений. Например, можно добавить функцию подогрева двигателя. Такое расширение экономит время водителя, пока он заканчивает последние приготовления, автомобиль уже готов к поездке. Также можно добавить функцию автоматического подъема стекол. При постановке на охрану все стекла поднимаются, больше не нужно возвращаться и проверять закрыты окна или нет. Также можно добавить в комплект различные блокировки, например, электромеханические замки капота.

Еще один дополнительный бонус современных охранных систем – это возможность получать информацию от комплекса на ваш мобильный телефон. Скачивая бесплатное мобильное приложение, вы всегда сможете быть в курсе происходящего с вашим объектом.  Также с помощью приложения можно управлять статусом охраны, отслеживать историю событий и баланс личного кабинета. В случае необходимости при помощи смартфона можно оплатить счета и поменять порядок реагирования по доверенным лицам.

В сервисном центре АРКАН можно приобрести качественную охранную систему, отвечающую всем современным требованиям. Выбирая комплекс, выделите для себя задачи, которые он должен решать. Оцените особенности бизнеса, недвижимости или транспорта. Если самостоятельно сложно провести такую оценку, наши специалисты готовы проконсультировать по всем вопросам и подготовить предложение, отвечающее всем вашим требованиям. После выбора системы, мы подготовим проект, установим комплекс и проведем его настройку и тестирование. Защитите ваше имущество. Позвоните по указанному телефону, закажите обратный звонок или задайте вопрос, заполнив форму на сайте.

Спутниковая сигнализация: установка и защита от угона и взлома в СПб

В портфеле продуктов ARKAN есть несколько решений спутниковых сигнализаций, отличающихся функциональностью, степенью защиты автомобиля от угона, стоимостью.

Флагман спутниковых сигнализаций ARKAN – это решения на базе продукта ARKAN Satellite. Ключевым преимуществом ARKAN Satellite является то, что это двухканальная спутниковая противоугонная система. Тревоги от комплекса передаются по GSM-каналу и дублируются по уникальному помехозащищенному радиоканалу ARKAN, что обеспечивает максимально высокую защиту автомобиля от глушения.

Продукт ARKAN Control Master – спутниковый противоугонный комплекс, комплектация которого дополнена поисковой закладкой и функцией «Антиджаммер». Функция «Антиджаммер» позволяет при попытке глушения GPS/GSM сигналов передать тревогу в мониторинговый центр АРКАН, а также включить сирену, чтобы спугнуть угонщика.

Популярное решение ARKAN Control Smart обладает всем необходимым функционалом самой современной спутниковой GPS/GSM сигнализации для защиты автомобиля, а также позволяет для ряда моделей авто подключить функцию автозапуска без дополнительных затрат.

В качестве дополнительной защиты мы рекомендуем своим клиентам к спутниковым сигнализациям устанавливать поисковые закладки, которые также отличаются принципом действия, элементами питания и стоимостью.

Оставьте свои контакты на сайте, и наш менеджер поможет вам подобрать наиболее эффективное решение по защите именно вашего автомобиля от угона.

Порядок действий в случае тревоги

При несанкционированном проникновении в автомобиль, попытке увезти его на эвакуаторе или уехать на автомобиле без метки, сигнализация передаёт сигнал тревоги диспетчеру, который незамедлительно связывается с автовладельцем и отправляет наряд полиции и/или группу быстрого реагирования на место происшествия.

Установка спутниковой сигнализации в СПб

Очень важно установить спутниковую сигнализацию у профессионалов, потому что угоностойкость системы зависит от качества установки охранного комплекса. Оставьте заявку на сайте, и наш менеджер свяжется с вами и порекомендует надёжные места установки сигнализации АРКАН в СПб.

АРКАН — Санкт-Петербург и Ленинградская область

Адрес:
Санкт-Петербург, Конногвардейский бул., д. 4

Телефон:
  • +7 (812) 6006030

  • Сайт:
    http://www.arkan-group.ru
    Описание:
    Автомобильные сигнализации, установка автосигнализации. Противоугонные системы, спутниковая сигнализация, установка охранной сигнализации на авто

    Рубрики:

    Сводные данные АРКАН

    В телефонном справочнике Spbcat.ru компания аркан расположена в разделе «Безопасность», в рубрике Охранные агентства под номером 267498.

    АРКАН находится в городе Санкт-Петербург по адресу Конногвардейский бул., д. 4.

    Вы можете связаться с представителем организации по телефону +7(812) 600-60-30. Для более подробной информации, посетите официальный сайт АРКАН, расположенный по адресу http://www.arkan-group.ru.

    Режим работы АРКАН рекомендуем уточнить по телефону +78126006030.

    Если вы заметили неточность в представленных данных о компании АРКАН, сообщите нам об этом, указав при обращении ее номер — № 267498.

    Cтраница организации просмотрена: 463 раза

    Деятельность:
    • Охрана стационарных объектов, транспорта, частных лиц, безопасность массовых мероприятий.

    О компании:
    Редактировать описание

    Отзывы о компании АРКАН

    Не опубликовано ни одного отзыва. Добавьте свой отзыв о компании!

    В рубрике «Охранные агентства» также находятся следующие организации:
    ЮСТАС
    Адрес: Кингисепп г., Карла Маркса просп., д. 21
    ШИП
    Адрес: Волхов г., Кировский просп., д. 29
    БЕЛЛАТОР
    Адрес: Выборг г., Физкультурная ул., д. 17, оф. 336
    КОБАЛЬТ
    Адрес: Выборг г., Крепостная ул., д. 7
    АРКТУР
    Адрес: Санкт-Петербург, 3-я Советская ул., д. 4
    АРКУДА
    Адрес: Санкт-Петербург, Каменноостровский просп., д. 37, оф. 517
    АРМАДА
    Адрес: Санкт-Петербург, просп. Тореза, д. 98, корп. 1, литера А-А1
    АРМОР
    Адрес: Санкт-Петербург, 17-я линия, д. 30/66
    АРМОР В.И.П.
    Адрес: Санкт-Петербург, Якорная ул., д. 13
    АРТ, охранное предприятие
    Адрес: Санкт-Петербург, Индустриальный просп., д. 45А, оф. 100
    АСБ
    Адрес: Санкт-Петербург, Б. Сампсониевский просп., д. 60А
    АССАМБЛЕЯ
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Красуцкого, д. 3
    АССОЦИАЦИЯ «БЕЗОПАСНОСТЬ»
    Адрес: Санкт-Петербург, Альпийский пер., д. 15, корп. 2
    АСТЕР
    Адрес: Санкт-Петербург, Б. Разночинная ул., д. 19, вход со двора
    АТТОРНЕЙ-СЕКЬЮРИТИ
    Адрес: Санкт-Петербург, наб. реки Фонтанки, д. 38
    БАЙКАЛ
    Адрес: Санкт-Петербург, наб. Обводного канала, д. 139
    БАКС
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Генерала Симоняка, д. 10А, пом. 2-н
    БАЛТИК ЭСКОРТ ХОЛДИНГ
    Адрес: Санкт-Петербург, наб. реки Фонтанки, д. 90, корп. 8
    БАЛТ-ФОРТ
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Маршала Говорова, д. 47
    БАЛТИКА
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Черняховского, д. 49А
    БАЛТКОМ-СТРАЖ
    Адрес: Санкт-Петербург, Аптекарский просп., д. 2, пом. 70-76
    БАЛТИК-РОУД
    Адрес: Санкт-Петербург, Лиговский просп., д. 87, оф. 526
    БАЛТ-ЛИДЕР
    Адрес: Санкт-Петербург, просп. Тореза, д. 36, гостиница «Спутник»
    БАЛТОХРАНСОЮЗ
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Подвойского, д. 46, корп. 1
    БАРИТ
    Адрес: Санкт-Петербург, Октябрьская наб., д. 104ЛИТЕРЫ, корп. 43, АЖ
    БАРС-ПРОТЕКШН
    Адрес: Санкт-Петербург, Рижский просп., д. 23, корп. 3
    БАЯЗЕТ-СПб
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Ватутина, д. 19А
    БАЯРД
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Моисеенко, д. 65
    БЕЗОПАСНОСТЬ
    Адрес: Санкт-Петербург, Лиговский просп., д. 270
    БЕЗОПАСНОСТЬ, ассоциация
    Адрес: Санкт-Петербург, Альпийский пер., д. 15, корп. 2
    БЕЗОПАСНОСТЬ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА И ЛИЧНОСТИ
    Адрес: Санкт-Петербург, Шпалерная ул., д. 51
    БЕКЕТ
    Адрес: Санкт-Петербург, Витебский просп., д. 11
    БЕЛЫЕ НОЧИ
    Адрес: Санкт-Петербург, Свердловская наб., д. 4Б, БЦ «Феникс», оф. 317
    БЕРКУТ
    Адрес: Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 63
    КИМ
    Адрес: Санкт-Петербург, Промышленная ул., д. 6, ТК «Нарвский»
    КОВЧЕГ
    Адрес: Санкт-Петербург, наб. реки Фонтанки, д. 84
    КОДЕКС
    Адрес: Санкт-Петербург, Большой просп., д. 80, В. О., БЦ «Сенатор», оф. 210
    КОЛХИДА
    Адрес: Санкт-Петербург, Учительская ул., д. 23
    КОМБАТ
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Циолковского, д. 9
    КОМБАТ-НОРД
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Чехова, д. 14
    КОМИТЕТ
    Адрес: Санкт-Петербург, Лиговский просп., д. 56Г
    КОМКОРД
    Адрес: Санкт-Петербург, 5-я Красноармейская ул., д. 22
    КОМКОН
    Адрес: Санкт-Петербург, пл. Конституции, д. 2, эт. 5-й
    КОНДОР
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Коли Томчака, д. 12-14
    КОНКВЕСТ
    Адрес: Санкт-Петербург, Софийская ул., д. 60, корп. 7, литера В
    КОНСОРТ
    Адрес: Санкт-Петербург, ул. Маршала Тухачевского, д. 27, корп. 2, оф. 1452
    КОНСЬЕРЖНО-СТОРОЖЕВАЯ СЛУЖБА
    Адрес: Санкт-Петербург, 1-я линия, д. 48, оф. 30

    Популярная компания из рубрики Охранные агентства:

    АРКАН Санкт-Петербург

    Установка сигнализации StarLine от официального дилера

    Описание

    Автосигнализации StarLine являются очень популярными на российском рынке. Наверное, самым главным фактором является невысокая цена на автомобильные сигнализации StarLine. Данная продукция идет в ногу со временем, сохраняя традиции и не уступая конкурентам. В зависимости от модели сигнализации StarLine наполнены определенным набором функций.

    Установленная на сигнализации StarLine диалоговая защита управления с уникальными ключами шифрования до 128 бит исключит интеллектуальный (электронный) взлом автомобиля. Встроенная телематика CAN обеспечит быстрый, удобный и безопасный монтаж охранной системы StarLine на автомобиль, на котором установлена шина CAN. Сигнализации StarLine благодаря использованию современных технологий и программного решения обладают рекордно низким энергопотреблением. На современных моделях сигнализации StarLine выполнен ударопрочный брелок и защищенная антенна.

    При использовании GPS-модуля возможно отслеживать нахождение автомобиля с точностью до 5 метров. Также возможно отслеживание автомобиля с помощью SMS или с помощью приложения StarLine телематика.

    Как купить автосигнализацию Старлайн?

    Хотите купить автосигнализацию Старлайн недорого и без потери в функциональности? Выбирайте любую модель этого производителя и вы будете довольны качеством!

    Мы предлагаем широкий модельный ряд противоугонного оборудования, и даже недорогие модели существенно повысят уровень безопасности авто. Главная задача любой автосигнализации заключается в том, чтобы своевременно оповестить владельца о произошедшем несанкционированном доступе. И с этим отлично справляются устройства StarLine.

    Стоимость отечественной продукции привлекает доступностью, но это не означает потерю в качестве. Устройства максимально адаптированы к отечественным условиям, работоспособность системы Старлайн гарантируется при температуре -45 -+85 °C.

    Если вы хотите купить автосигнализацию в Санкт-Петербурге значительно дешевле, чем импортные аналоги, обращайтесь к нам по тел.: +7 (812) 945-12-04, +7 (921) 302-85-11, +7 (921) 575-15-55 – у нас отличный выбор надежных охранных систем!

    Блог компании «Аркан»

    В Москве прошло крупнейшее отраслевое мероприятие в области технологий безопасности, средств обеспечения защиты и специализированного оборудования — XIX Международный форум «Технологии безопасности».Представители группы компаний «Аркан»приняли участие в работе форума.

    Экспозиция Форума была представлена более 200 экспонентамии включала семь самостоятельных тематических направлений – технические средства обеспечения безопасности, системы защиты периметров, пожарная безопасность, безопасность систем информации и связи, системы противодействия терроризму, решения по управлению безопасностью особо важных объектов, услуги частных охранных предприятий.

    В этот раз Форум пестрил разнообразной роботизированной техникой, разработанной на основе новейших технологий. Одновременно несколько новинок представила компания «НЕЛК»,известная в сфере услуг по обеспечению комплексной безопасности государственных и коммерческих предприятий, бизнеса и личности. Компания продемонстрировала беспилотный летательный аппарат для доставки и сброса груза до 10кг. Такой аппарат способен доставить индивидуальные спасательные средства, наборы первой медицинской помощи, средства связи терпящим бедствия людям в недоступные или труднодоступные места. Также «НЕЛК»представили беспилотный летательный аппарат самолетного типа, который может развивать скорость до 120 км/ч, подниматься на высоту до 3000 м и передавать видеоинформацию на расстоянии 10 км.

    Компания «СПМ Сервис»показала новую модель охранного робота«Трал Патруль»,который может самостоятельно патрулировать охраняемую им территорию без участия оператора.

    Московское конструкторское бюро «Компас»представило ряд своих разработок, в том числе подводный автономный мобильный роботизированный аппарат «Глайдер-Т»,способный выполнять различные исследовательские задачи, нести измерительную аппаратуру, способен перемещаться по заданной программе.

    Программа ТБ Конгресса в этом году была как никогда насыщена. В одном месте собрались лучшие докладчики и принимающие решения лица из России и других стран: 13 крупных конференций, 24 круглых стола, семинара, брифинга, 196 докладов ведущих специалистов профильных структур.

    Впервые в рамках XIX Международного Форума «Технологии безопасности» прошла Конференция «Применение спутниковых навигационных технологий ГЛОНАСС для повышения безопасности и управляемости в различных отраслях экономики страны»при официальной поддержке Министерства транспорта Российской Федерации. В конференции приняли участие Председатель Совета Ассоциации — Урличич Юрий Матэвич, Муравьев Алексей Борисович — Начальник Аппарата Главного конструктора НАП и другие. Главными темами Конференции стали:

    — применение технологий ГЛОНАСС при создании и контроле целостности и параметров эксплуатации объектов транспортной инфраструктуры;

    — использование технологий ГЛОНАСС в топливно-энергетическом комплексе;

    — системы контроля за перемещениями опасных грузов;

    — мониторинг персонала и ВИП персон;

    — системы помощи региональным администрациям по контролю эффективности использования выделяемых ими средств в сфере ЖКХ;

    — транспортная телематика и другие.

    «Форум «Технологии безопасности» — одно из самых значимых событий в сфере безопасности. Он всегда отличался продуктивным сочетанием выставки, как таковой, и интересной деловой программы. Этот год не исключение: на конференциях, круглых столах и семинарах рассматривались наиболее актуальные, в настоящий момент, аспекты безопасности», — подытожила начальник департамента маркетинга ГК «Аркан» Еремеева Татьяна.

    Автосигнализация

    Автосигнализация — электронное устройство, установленное в автомобиль, предназначенное для его защиты от угона, кражи компонентов данного транспортного средства или вещей, находящихся в автомобиле. Оно оповещает владельца или окружающих людей с помощью звуковых и/или световых сигналов о несанкционированном доступе к автомобилю, но не препятствует угону, краже автомобильных компонентов и т.п. Автомобильные сигнализации принято разделять на типы: без обратной связи, с обратной связью, спутниковые и GSM сигнализации.

    1. Устройство
    Состоит, как правило, из основного блока, приёмо-передатчика антенны, брелока, датчика удара, концевого выключателя освещения салона датчик открытия дверей, концевого выключателя моторного отсека датчик открытия капота, багажника сервисной кнопки и индикатора в виде светодиода. Автосигнализации бывают с обратной связью, то есть брелок-пейджер информирует о состоянии автомобиля.

    2. Защита от угона
    Автосигнализация не даёт 100 % гарантии от угона, однако существенно снижает привлекательность у мелких угонщиков.
    К моделям автосигнализаций средней и высшей ценовой категории возможно подключение GSM/GPRS модуля с возможностью управления функциями сигнализации с сотового телефона путём отправки SMS и получения на него оповещений. При наличии такого модуля дополнительной функцией может быть определение местоположение автомобиля GPS/ГЛОНАСС: эта информация может быть доступна на брелоке, сотовом телефоне, а с авторизацией — в приложении смартфона и на сайте производителя сигнализации. Другими функциями модуля GSM могут быть звонки на предустановленные номера телефонов по событиям, фиксируемым сигнализацией, прослушивание салона автомобиля, диагностические сообщения при подсоединении сигнализации к автомобильной CAN, контроль перемещений автомобиля с оповещением достижения запретных зон и т.д.

    3. Кодграббер
    Для «взламывания» подмены кодовой радиопосылки автосигнализаций угонщиками используются кодграбберы «code grabber», «захватчик кода». Различают три типа подобных устройств: кодграббер для статических кодов, кодграбберы на принципе кодоподмены для одно- и двухкнопочных брелоков и алгоритмические иногда их называют «мануфактурными».
    Для более ранних систем автосигнализаций, использующих статический код см. Алгоритмы шифрования в автосигнализациях, достаточно устройства, которое перехватывает этот код и запоминает его.
    Для кодграбберов, основанных на принципе кодоподмены, характерен алгоритм работы, требующий повторного нажатия владельцем кнопок брелока, используя частично одновременно радиоглушение и перехват посылки брелока. Материалы по данной тематике располагаются в открытом доступе на тематических интернет-ресурсах.
    Алгоритмический кодграббер — устройство, которое распознаёт по цифровой посылке брелока тип то есть производителя, «бренд» сигнализации и, используя так называемый «мануфактурный код», становится клоном полным дубликатом брелока владельца. Этот принцип применяется к автосигнализациям, использующим алгоритм KeeLoq и др. для кодирования сигнала от брелока к центральному блоку сигнализации и при радиообмене «брелок — центральный блок» диалоговые системы.
    Надо понимать, что во многом шумиха о взломах кодграббером той или иной модели вызвана недобросовестной конкуренцией импортёров сигнализаций и российских подсборщиков- «производителей».

    3.1. Кодграббер Диалоговый код
    Диалоговый код — специальный способ кодозащищённости автосигнализаций, изобретённый компанией Magic Systems. Использует для идентификации брелока широко известную в криптографии технологию аутентификации через незащищённый канал.
    Получив сигнал, система убеждается, что он послан со «своего» брелока, причём это происходит не однократно, а в диалоге. В ответ на первый сигнал система посылает на брелок запрос в виде псевдослучайного числа, который обрабатывается брелоком по специальному алгоритму и отсылается обратно. Сигнализация обрабатывает свою посылку по тому же алгоритму, сравнивая полученный ответ со своими данными. Если они совпадают, команда выполняется, на брелок отправляется подтверждение.
    Диалоговым кодом обеспечивается дополнительная защита от электронного взлома.

    4. Прочие функции
    Также сигнализации часто оснащаются функцией автозапуска двигателя, который может производиться:
    через заданные промежутки времени периодический запуск;
    вручную дистанционный запуск;
    по достижению заданной пользователем или меньшей температуры.
    по достижению установленного времени будильник;
    Быть связан с автозапуском либо отдельно может:
    выбираться «профиль водителя»: высота сидения, вынос рулевой колонки, режим мультимедийного центра
    включаться обогрев сидений и стёкол
    и т.д.
    Кроме этого, при постановке на охрану дополнительными функциями могут быть:
    складывание зеркал
    закрытие люка и дверных стёкол
    «световая дорожка» включение на несколько секунд света для прохода водителя к дому
    и т.д.

    Дата публикации:
    05-16-2020

    Дата последнего обновления:
    05-16-2020

    Сравнить все замки для байдарок

    Типы байдарок

    Кабель
    Размер

    Размер контура

    Длина хвоста

    Модели лассо

    Оригинал: Touring

    Это лишь несколько примеров каяков, на которых можно использовать эту модель Lasso.

    3/8 « 47 « 55 «

    Безопасность лассо Фиксирующий трос для байдарки (универсал)
    Модель # TLC1100

    КОНГ: универсал

    Это лишь несколько примеров каяков, на которых можно использовать эту модель Lasso.

    1/2 « 47 « 55 «

    Трос для фиксации байдарки Lasso Kong
    (Touring)
    Модель # TKC5100

    *

    Оригинал: Tandem, Sit-On-Top, Recreational, Fishing



    Это всего лишь несколько примеров каяков или досок для SUP, на которых можно использовать эту модель Lasso.

    3/8 « 55 « 67 «

    Безопасность лассо Фиксирующий трос для каяка (Тандем / сидение сверху)
    Модель # SLC1200

    КОНГ: тандем, сидячие места, отдых, рыбалка



    Это всего лишь несколько примеров каяков или досок для SUP, на которых можно использовать эту модель Lasso.

    1/2 « 55 « 67 «

    Трос для фиксации байдарки Lasso Kong
    (тандем / сидение сверху)
    Арт. № SKC5200

    *

    ТИТАН универсал

    0.6 « 47 « 55 «

    Трос для фиксации байдарки Lasso TITAN

    *

    Lasso Master LOCK • ВСЕ

    Запирает все, что имеет отверстие 3/4 дюйма или больше.

    3/8 « 8 ‘ нет данных

    Lasso Master LOCK • ВСЕ
    Модель: LA8000

    Исследовательский центр ARM

    LASSO расширяет возможности ARM-наблюдений с помощью моделирования больших вихрей (LES) для обеспечения контекста и самосогласованного представления атмосферы, окружающей атмосферную обсерваторию Южных Великих равнин (SGP).Проект LASSO объединяет процессы и способствует лучшему пониманию. Первоначальная реализация нацелена на мелкие облака на SGP и планирует расширение LASSO на другие явления и сайты ARM.

    Рекомендации, полученные в результате пилотного проекта, внедряются в повседневные операции, подробности которых доступны в отчете «Рекомендации по внедрению рабочего процесса LASSO ».

    LASSO состоит из постоянно растущей библиотеки имитаций, которые можно использовать для проверки точности параметризации климатических моделей, служить в качестве прокси для атмосферы для разработки удаленных извлечений, а также для многих других приложений.LASSO разработала «пакеты данных», которые объединяют наблюдения ARM и выходные данные модели с высоким разрешением, чтобы обеспечить очень подробное описание атмосферы в окрестностях атмосферной обсерватории SGP. Для доступа к пакетам данных LASSO разработала «браузер пакетов», который позволяет исследователям искать пакеты данных с использованием различных параметров.

    Данные LASSO полезны ряду исследователей атмосферы, в том числе:

    • наблюдателей, которые могут тестировать алгоритмы поиска и стратегии измерения;
    • теоретиков, которые могут исследовать допущения, используемые при параметризации модели; и
    • Разработчики моделей, которые могут использовать проверенные симуляции в качестве отправной точки для собственных симуляций, адаптированных к их конкретным потребностям.

    Благодаря расширению возможностей поиска по метаданным, представлению полного набора параметров в общей сетке и включению показателей и диагностики для оценки каждого случая, эти пакеты данных упрощают обнаружение данных, доступ к ним и анализ для исследователей климата и разработчиков моделей.

    Для обеспечения того, чтобы этот проект DOE отвечал потребностям исследователей и разработчиков моделей, вклад сообщества неоценим. Помимо регулярных сообщений по электронной почте и обновлений на конференциях и собраниях, вы можете получить дополнительную информацию от главного исследователя LASSO Уильяма Густафсона.

    ROCKET LASSO’S RICOCHET — Ракетное лассо


    Ricochet — это шлиц, который отскакивает от поверхностей, как лазер, от полного заполнения объема вашей модели сотнями тысяч отскоков до обертывания вокруг ваших объектов или просто обнаружения столкновений с любого расстояния. Ricochet предварительно рассчитывает весь свой путь, поэтому нет необходимости гадать, где он закончится, или ждать, пока шкала времени будет воспроизводить каждый кадр.Это похоже на систему частиц без частиц.



    После 20 лет совместной работы на переднем крае проектирования и разработки плагинов для Cinema 4D, команда Rocket Lasso рада объявить о нашем втором плагине для Cinema 4D

    .

    Получите массу удовольствия от игры с этим плагином! Это действительно открывает некоторые интересные возможности.

    Зак Келли — внештатный дизайнер

    Эта штука мощная !!! Просто начал немного поиграться с ним, и я так впечатлен его скоростью.Cinema 4D — это создание возможностей для творчества, Ricochet продвигает это еще дальше, открывая совершенно новый набор возможностей. Рикошет позволяет выглядеть практически невозможным раньше.


    Дэвид Пипенборн — внештатный дизайнер

    Раскройте всю мощь шлицов с Ricochet

    Ricochet с легкостью создает образы, которых вы никогда не могли добиться, разблокируйте специальные эффекты, которые в прошлом были бы утомительными или даже невозможными, и представляет собой совершенно новый способ думать о шлицах.

    Заполните любой объем любым количеством отскоков, создавая бесконечные эффекты


    Легко интегрируйтесь в ваши сцены с помощью объектов-генераторов, наращивания объема, Hair, Sketch & Toon и сторонних средств визуализации


    Создавайте бесконечные элементы интерфейса FUI, подобные этому эффекту сканирования головы


    Сложите несколько сплайнов Ricochet для создания более сложных настроек


    Создавайте все новые установки, подобные этой интуитивно понятной интерактивной настройке «паутина», используя уникальные свойства Ricochet

    .

    Создавайте и управляйте продвинутыми установками VFX, такими как эти электрические и световые эффекты


    Ricochet предварительно рассчитывает свое движение, поэтому нет зависимости от кадра, как у системы частиц


    Самый лучший инструмент для шлицевания на рынке!

    Дмитрий Федоров — Левиафан

    RICOCHET ИНТЕРФЕЙС Основные параметры Ricochet предназначены для быстрого получения максимальной отдачи от плагина.Измените характеристики окончательного сплайна, даже цвет каждого сегмента! Расширенные настройки, чтобы получить точный контроль, чтобы вы могли создавать именно то, что хотите. Используйте возможности направления полей Cinema 4D в Ricochet, чтобы управлять длиной, ростом, смещением или скоростью шлицев!

    🚀 ПОЛИТИКА ВОЗВРАТА РАКЕТЫ

    Хотите сначала поработать колеса и посмотреть, как Ricochet вписывается в ваш рабочий процесс? У нас действует двухмесячная политика возврата без лишних вопросов!


    ПРОСТОЕ ЛИЦЕНЗИРОВАНИЕ

    Каждая покупка сопровождается лицензией на два компьютера.Башня и ноутбук. Нет серийных номеров, с которыми нужно бороться! Ищете групповую лицензию? Свяжитесь с нами.


    СОВМЕСТИМОСТЬ

    • Ricochet совместим с Cinema R20 и выше
    • Ricochet работает на Mac и ПК
    • Ricochet работает вместе с вашими любимыми сторонними модулями визуализации

    Получите Hug СКИДКИ на Ricochet, если вы поддерживаете Rocket Lasso на Patreon!
    Также получите бонусные потоки, файлы сцен и ранний доступ ко всему.


    RICOCHET БЫСТРЫЙ ПУСК И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

    РИКОШЕТ ВИДЕО ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ

    Подробный обзор всех функций Ricochet


    ТЕХНИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА

    Посетите страницу поддержки, чтобы связаться с Rocket Lasso по любым вопросам технической поддержки, которые у вас есть по поводу плагина Ricochet.


    КУПИТЬ РИКОШЕТ СЕЙЧАС

    Во втором туре выборов в Эквадоре консервативный банкир Гильермо Лассо возглавляет

    КИТО, Эквадор — Избиратели в Эквадоре, похоже, обратились к консервативному бизнесмену на воскресных президентских выборах, дав отпор левому движению, которое занимало президентское кресло более десяти лет, отмеченных экономическим кризисом. бум, а затем многолетняя рецессия, в то время как в соседнем Перу переполненное поле из 18 кандидатов практически наверняка приведет ко второму туру президентских выборов в июне.

    Избиратели в Эквадоре и Перу проголосовали в соответствии со строгими мерами общественного здравоохранения из-за пандемии коронавируса, которая недавно усилилась в обеих странах, что вызвало возвращение блокировок и усилило озабоченность по поводу их и без того пострадавших экономик. Перуанцы также избирали новый Конгресс.

    Избирательный совет Эквадора не объявил официального победителя конкурса на замену президента Ленина Морено в следующем месяце, но результаты, опубликованные агентством, показали, что бывший банкир Гильермо Лассо набрал около 53% голосов, а левый Андрес Арауз — 47%, при этом подсчитано чуть более 90% голосов.7 февраля Арауз возглавил первый раунд голосования с более чем 30% голосов, в то время как Лассо вышел в финал, опередив на полпроцента кандидата от экологов и коренных народов Яку Переса.

    Арауза поддерживал бывший президент Рафаэль Корреа, крупная сила в южноамериканской стране, несмотря на обвинительный приговор в коррупции, из-за которого он бежал в Бельгию вне досягаемости прокуроров Эквадора. Морено также был союзником Корреа, но выступил против него, когда находился у власти.

    «Негативы Корреа превзошли ожидания нового, неизвестного кандидата, у которого не было карьеры и который не очень хорошо проводил кампанию», — сказала Грейс М. Харамилло, адъюнкт-профессор Университета Британской Колумбии, чьи исследования охватывают Латинскую Америку. «Он не говорил для всей аудитории … для всего населения, и он не мог ответить на обвинения в области прав человека в эпоху Коррейсты».

    Корреа правил с 2007 по 2017 год как союзник кубинского Фиделя Кастро и Венесуэлы Уго Чавеса.Он руководил периодом экономического роста, обусловленного нефтяным бумом и получением кредитов из Китая, которые позволили ему расширить социальные программы, построить дороги и школы, а также реализовать другие проекты.

    Но Корреа все активнее подавлял оппонентов, прессу и бизнес на последнем этапе своего правления и враждовал с коренными народами из-за проектов развития. Эквадор также пострадал от экономического спада в 2015 году, в основном из-за падения цен на нефть.

    Лассо занял второе место в двух предыдущих президентских соревнованиях.Он выступает за политику свободного рынка и сближение Эквадора с международными организациями. В ходе кампании он предложил повысить минимальную заработную плату до 500 долларов, найти способы привлечь больше молодежи и женщин на рынок труда и отменить тарифы на сельскохозяйственное оборудование.

    «В течение многих лет я мечтал о возможности служить эквадорцам, чтобы страна развивалась, чтобы мы все могли жить лучше», — сказал Лассо перед залом, полным сторонников, несмотря на принципы социального дистанцирования.«Сегодня вы решили, что так и должно быть».

    В сопровождении своей жены Марии де Лурдес Альсивар Лассо сказал, что с 24 мая он посвятит себя «строительству национального проекта, к которому будут прислушиваться все, потому что этот проект будет вашим».

    Несмотря на его декларируемую консервативную позицию по таким вопросам, как равенство в браке, он пообещал принять другие точки зрения.

    Официальные лица, ответственные за выборы, не планировали официально объявлять победителя в воскресенье, но по крайней мере один глава государства поздравил Лассо с результатами выборов.Президент Уругвая Луис Лакаль Поу написал в Твиттере, что разговаривал с Лассо, «чтобы поздравить его с успехом и вместе работать над проблемами, которые объединяют наши страны».

    Эквадор находится в глубокой рецессии, и многие опасаются, что она усилится в связи с возобновлением карантина из-за всплеска случаев COVID-19. По данным Университета Джона Хопкинса в США, по состоянию на воскресенье в Эквадоре зарегистрировано более 344 000 случаев заболевания и более 17 200 смертей.

    Основной задачей нового президента станет «деполяризация страны», — сказал Харамилло.«Не будет никаких признаков управления, если новое правительство не протянет руку и не создаст платформу, на которой возможны соглашения с (Национальным) собранием».

    Выборы в Перу превратились в соревнование по популярности, в котором один кандидат даже рассказал о том, как он подавляет свои сексуальные желания. Переполненное поле кандидатов в президенты появилось через несколько месяцев после того, как политический хаос в стране достиг нового уровня в ноябре, когда три человека стали президентами за одну неделю после того, как один был подвергнут импичменту Конгресса по обвинениям в коррупции, а протесты вынудили его преемника уйти в отставку в пользу третьего. .

    Все бывшие президенты Перу, правившие с 1985 года, попали в ловушку обвинений в коррупции, некоторые заключены в тюрьмы или арестованы в своих особняках. Один из них покончил жизнь самоубийством, прежде чем полиция смогла его арестовать.

    Клаудиа Навас, аналитик по политическим, социальным вопросам и рискам безопасности из глобальной компании Control Risks, сказала, что раздробленные выборы стали результатом политической системы, в которой 11 партий лишены идеологической сплоченности. По ее словам, перуанцы в целом не доверяют политикам, поскольку коррупция является ключевым фактором разочарования в политической системе.

    Навас сказал, что выборы в Конгресс, скорее всего, приведут к расколу законодательного органа, поскольку ни одна партия не имеет явного большинства, а политические союзы останутся недолговечными. Она сказала, что новый Конгресс также, вероятно, продолжит использовать свои полномочия по импичменту, чтобы усилить свое влияние и заблокировать любую инициативу, угрожающую его собственной власти.

    «Таким образом, мы, вероятно, продолжим видеть значительный законодательный популизм. Это подразумевает действия, направленные на удовлетворение краткосрочных потребностей и требований общества в ущерб среднесрочной и долгосрочной устойчивости », — сказал Навас.«Независимо от того, кто победит, мы считаем, что президент вряд ли завершит свой срок полномочий из-за популистской позиции Конгресса, и риск политической нестабильности, вероятно, сохранится через администрацию.

    Чтобы избежать июньского второго тура, кандидату потребуется более 50% голосов, а экзит-полл показал, что лидирующий кандидат получит только около 16% поддержки. В опросе лидировал консервативный левый учитель Педро Кастильо, за ним следовали правый экономист Эрнандо де Сото и Кейко Фухимори, лидер оппозиции и дочь поляризующего бывшего президента Альберто Фухимори.

    Страна является одной из наиболее пострадавших от COVID-19: по состоянию на воскресенье более 1,6 миллиона случаев заболевания и более 54 600 смертей.

    Подписаться NBC Latino на Facebook , Twitter и Instagram .


    Facebook на Shutter TikTok Клон Лассо и Хобби 10 июля

    (Фото Якуба Поржицки / NurPhoto через Getty Images)

    Lasso, ответ Facebook на дико популярный TikTok, отправится в большой магазин приложений в небе.Судя по скриншотам, опубликованным в Твиттере репортером CNN Керри Флинном, похоже, что приложение закроется в пятницу, 10 июля.

    Незаметно представленный в ноябре 2018 года, Лассо пригласил пользователей из США создавать 15-секундные видеоролики с помощью смартфонов Android или iOS и миллионы видео. лицензионные песни из музыкальной библиотеки Facebook. Не загружая видео с синхронизацией губ, люди могли смотреть бесконечный поток клипов, следить за другими создателями и открывать для себя новый контент.

    Знакомо? TikTok ворвался в социальные сети в 2018 году, обогнав Facebook, YouTube и Instagram, и стал самым загружаемым приложением для iOS в то время.Теперь оно подвергается проверке со стороны родителей, групп по обеспечению конфиденциальности и правительства США, которые утверждают, что приложение подвергает детей риску.

    Lasso, тем временем, так и не прижился, несмотря на высокие оценки пользователей (он имеет 4,6 из 5 звезд в App Store). Вероятно, поэтому Facebook решил разорвать отношения с функцией колебания. Согласно твитам Флинна, горстка людей, которые на самом деле использовали Lasso для загрузки и обмена видео, теперь могут загружать свой контент для потомков.

    «Мы делаем несколько ставок в нашем семействе приложений, чтобы протестировать и узнать, как люди хотят выражать себя.Одним из таких тестов было Lasso, наше автономное приложение для коротких видео, которое мы решили закрыть и удалить из всех магазинов приложений 10 июля », — сказал представитель Facebook в электронном письме PCMag.« Мы благодарим всех, кто поделились с нами своим творчеством и отзывами, которые мы постараемся включить в другие наши видеоматериалы ».

    Рекомендовано нашими редакторами

    Лассо — не единственная жертва Facebook в этом месяце: 10 июля также закроется экспериментальная мошенничество с Pinterest, Hobbi.Hobbi, одно из последних начинаний группы экспериментов с новыми продуктами (NPE), служило местом для создания краткого содержания для личных проектов. Как сообщает TechCrunch со ссылкой на оценки Sensor Tower и Apptopia, приложение собрало менее 10 000 загрузок за несколько месяцев, пока оно было доступно. Теперь пользователей уведомляют о его скорой кончине.

    «Команде NPE нужно время, чтобы исследовать, тестировать и совершенствовать идеи в поисках новых впечатлений и наиболее привлекательных функций, продуктов или услуг для их предоставления», — говорится в заявлении Facebook.«Мы надеемся создать сообщества с помощью наших приложений, но мы также не ожидаем, что они найдут отклик у всех. Мы ожидаем, что нам придется закрывать приложения, когда они не приживаются, но мы также надеемся извлечь уроки из этих экспериментов, чтобы мы могут создавать более качественные и интересные приложения в будущем ».

    Этот информационный бюллетень может содержать рекламу, предложения или партнерские ссылки. Подписка на информационный бюллетень означает ваше согласие с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности. Вы можете отказаться от подписки на информационные бюллетени в любое время.

    Межсетевые экраны и решения для кибербезопасности нового поколения

    Межсетевые экраны и решения для кибербезопасности нового поколения — SonicWall

    Более
    1 миллион

    решений активной безопасности, которым доверяют более 500 000 организаций в 215 странах.

    ОНИ НАПАДАЮТ СИЛОЙ.

    ВЫ ОТВЕТИТЕ СКОРОСТЬЮ.

    Идите в ногу со скоростью вашей сети с новейшими межсетевыми экранами нового поколения NS и от SonicWall, которые обладают тройным межсетевым экраном и пропускной способностью для защиты от угроз — и все это при одной из самых высоких плотностей портов в своем классе для снижения совокупной стоимости владения.

    ПОСМОТРЕТЬ, ЧТО НОВОГО
    NS
    a 6700

    36 Гбит / с

    Пропускная способность межсетевого экрана

    NS
    a 4700

    18 Гбит / с

    Пропускная способность межсетевого экрана

    9,5 Гбит / с

    Пропускная способность большинства угроз

    New Business Normal

    Industries

    От университетов, ориентированных на исследования, до критически важных государственных служб безопасности, SonicWall обеспечивает защиту и спокойствие, необходимые вашему бизнесу.

    Новости и ресурсы

    Будьте в курсе новостей в области кибербезопасности и сетевых тенденций от экспертов SonicWall.

    Рекомендовано

    29 июля 2021 г.
    Полугодовое обновление: SonicWall 2021 Cyber ​​Threat Report

    Загрузите эксклюзивное полугодовое обновление, которое предоставляет организациям действенную информацию об угрозах для защиты сегодняшней распределенной ИТ-реальности.

    Подробнее Пресс-релиз
    SonicWall: рекордные 304,7 миллиона атак программ-вымогателей Eclipse 2020 Глобальное общее количество…
    Подробнее АКЦИИ
    Настройте свой пакет безграничной кибербезопасности
    Подробнее БЛОГ
    Три новых межсетевых экрана с тройной производительностью плюс три мощных обновления
    Подробнее ВЕБИНАР ПО ТРЕБОВАНИЮ
    Стратегическая необходимость безграничной кибербезопасности
    Подробнее

    Посетите наш ресурс Center

    Просмотрите таблицы данных, официальные документы, веб-семинары и многое другое в нашем Центре ресурсов.

    Просмотреть ресурсы

    96% клиентов согласны с тем, что SonicWall SMA — это безопасное и гибкое решение, помогающее объединить сотрудников, работающих на дому.

    На основе данных клиентов SonicWall SMA, которые согласились с этим утверждением в ходе глобального опроса TechValidate.

    ЧИТАТЬ ИСТОРИИ КЛИЕНТОВ Прокрутите вверх

    Trace: 667eabf4cfc16a1e24021b38248f7df6-84

    Полезность моделей на основе LASSO для прогнозов эндемических инфекционных заболеваний в реальном времени: сравнение между странами

    J Biomed Inform. 2018 Май; 81: 16–30.

    Yirong Chen

    a Saw Swee Hock School of Public Health, Национальный университет Сингапура и Система здравоохранения Национального университета, здание фонда Тахир, 12 Science Drive 2, 117549, Сингапур

    Collins Wenhan Chu

    b Геном Институт Сингапура, 60 Biopolis Street, Genome, 138672, Сингапур

    Mark I.C. Chen

    a Saw Swee Hock School of Public Health, Национальный университет Сингапура и Система здравоохранения Национального университета, здание фонда Тахир, 12 Science Drive 2, 117549, Сингапур

    c Департамент клинической эпидемиологии, инфекционные болезни Center, Tan Tock Seng Hospital, Singapore, Moulmein Road, 308433, Singapore

    Alex R. Cook

    a Saw Swee Hock School of Public Health, Национальный университет Сингапура и Национальная университетская система здравоохранения, Tahir Foundation Building, 12 Science Drive 2, 117549, Сингапур

    a Saw Swee Hock School of Public Health, Национальный университет Сингапура и Национальная университетская система здравоохранения, здание фонда Тахир, 12 Science Drive 2, 117549, Сингапур

    b Институт генома Сингапура , 60 Biopolis Street, Genome, 138672, Сингапур

    c Департамент клинической эпидемиологии, инфекционные болезни C entre, Госпиталь Тан Ток Сенг, Сингапур, Moulmein Road, 308433, Сингапур

    Получено 11 сентября 2017 г .; Пересмотрено 19 января 2018 г .; Принята в печать 24 февраля 2018 г.

    С января 2020 года компания Elsevier создала ресурсный центр COVID-19 с бесплатной информацией на английском и китайском языках о новом коронавирусе COVID-19. Ресурсный центр COVID-19 размещен на сайте публичных новостей и информации компании Elsevier Connect. Elsevier настоящим разрешает сделать все свои исследования, связанные с COVID-19, которые доступны в ресурсном центре COVID-19, включая этот исследовательский контент, немедленно в PubMed Central и других финансируемых государством репозиториях, таких как база данных COVID ВОЗ с правами на неограниченное исследование, повторное использование и анализ в любой форме и любыми средствами с указанием первоисточника.Эти разрешения предоставляются Elsevier бесплатно до тех пор, пока ресурсный центр COVID-19 остается активным.

    Эта статья цитируется в других статьях в PMC.
    Дополнительные материалы

    Видео 1

    Видео 2

    Видео 3

    Видео 4

    Видео 5

    Видео 6

    Видео 7

    Видео 8

    Дополнительные данные 9

    B GUID: 42BF-9617-B56510829D01

    Дополнительные данные 10

    GUID: 0C475A06-61DF-4433-883F-AF38E5AE6A03

    Дополнительные данные 11

    GUID: 6348A14D-9BC5000

    GUID: 6348A14D-12356-84A 50FEEFE6-201E-44B5-8497-2C55546ADB4B

    Дополнительные данные 13

    GUID: 26C4D900-7092-43FD-ADD7-F228141964E2

    Дополнительные данные 14

    GUIDE09E5324707000 GUID: 93E532607000 E03E532607000

    GUID: EDD3DBE5-3921-41DC-AD4A-88D9B5F0C81D

    Дополнительные данные 16

    GUID: A5C49048-043A-4437-BC04-16676E239146

    Дополнительные данные GUID9 17

    1-4231-47CA-BE42-808275F1CDDC

    Дополнительные данные 18

    GUID: 2C4721C6-A093-4BAD-8EC1-E2BA06D56394

    Дополнительные данные 19

    GUID: 833DD4B90-0BC

    GUID: 833DD4BD6000 9BC-0BC6

    GUID: 2455B9B8-4326-4491-8960-9415A9B6532A

    Графический реферат

    Ключевые слова: LASSO, Эндемическая инфекционная болезнь, прогноз в реальном времени

    Реферат

    Введение

    Точное и своевременное прогнозирование инфекционных заболеваний очень важно для органов общественного здравоохранения планировать и применять любые методы борьбы на ранней стадии вспышек заболеваний.Климатические переменные были определены как важные предикторы в моделях для прогнозов инфекционных заболеваний. В литературе предлагались различные подходы для получения точных и своевременных прогнозов и потенциального улучшения ответных мер общественного здравоохранения.

    Методы

    Мы оценили, как метод машинного обучения LASSO может быть полезен при предоставлении полезных прогнозов для различных патогенов в странах с разным климатом. Отдельные модели LASSO были построены для разного окна болезни / страны / прогноза с разной сложностью модели путем включения разных наборов предикторов для оценки важности разных предикторов в различных условиях.

    Результаты

    В регионах, удаленных от экватора, наблюдалась более очевидная цикличность как климатических переменных, так и заболеваемости. Для большинства заболеваний прогнозы, сделанные на срок более 4 недель вперед, все больше расходились с фактическим сценарием. Модели прогнозирования были более точными при фиксации вспышки, но менее чувствительны к прогнозированию размера вспышки. В разных ситуациях климатические переменные имеют разную важность для точности прогнозов.

    Выводы

    Для моделей LASSO, используемых для прогнозирования, включение разных наборов предикторов имеет разный эффект в разных ситуациях.Краткосрочные прогнозы обычно работают лучше, чем долгосрочные прогнозы, что позволяет предположить, что учреждениям общественного здравоохранения может потребоваться способность оперативно реагировать на ранние предупреждения.

    1. Введение

    Вспышки, такие как вспышки, вызванные коронавирусом тяжелого острого респираторного синдрома (SARS CoV), пандемией гриппа A (h2N1) pdm09 в 2009 году и, совсем недавно, коронавирусом ближневосточного респираторного синдрома (MERS-CoV), Вирус Эбола и вирус Зика продемонстрировали высокий потенциальный риск возникновения и повторного возникновения инфекционных заболеваний для распространения внутри стран и между ними [1] , [2] , [3] , [4] , [5] .Это, в свою очередь, вызывает растущие проблемы для систем общественного здравоохранения, включая растущее бремя инфекционных заболеваний и необходимость создания системы эпиднадзора и ответных мер, способной быстро выявлять новые возникающие болезни как на региональном, так и на международном уровне, что требует международного сотрудничества, и потребность в исследованиях и производстве лекарств и вакцин [6] , [7] , [8] . Хотя ответные меры на эндемические заболевания могут быть менее срочными, бремя, вызываемое патогенами, такими как грипп или малярия, велико [9] , [10] , [11] , и из-за их эндемичности во многих странах давно существуют системы эпиднадзора для отслеживания вспышек и управления ответными мерами, от борьбы с переносчиками до использования больничных коек [12] , [13] , [14] , [15] .Системы раннего предупреждения, направленные на скорейшее прогнозирование эпидемий, могут позволить быстро применять методы борьбы и повысить их шансы на успех [16] , [17] . Для этого лица, принимающие решения, должны иметь возможность делать точные прогнозы заболеваемости и автоматизировать этот процесс прогнозирования на основе регулярно собираемых данных уведомлений [18] . Если бы точные прогнозы были доступны как на ближайшее, так и на далекое будущее, эффективная политика могла бы быть нацелена на ожидаемые будущие потребности.Существующие подходы к прогнозированию в реальном времени включают обобщенную линейную регрессию, модель сезонной авторегрессии интегрированного скользящего среднего (SARIMA) или ее более простую форму ARIMA, феноменологические модели, такие как модель логистического роста и модель Ричардса, и механистические модели, такие как модели SIR [19 ] , [20] , [21] , [22] , [23] , [24] . Часто такие подходы включают задачу интеграции факторов окружающей среды, включая температуру, влажность и осадки, которые могут напрямую влиять на передачу патогенов или влиять на активность переносчиков (для трансмиссивных болезней), особенно в регионах с умеренным климатом [25] , [26 ] , [27] , [28] , [29] .Например, вирус гриппа более передается в условиях низкой температуры и низкой влажности. 32] , [33] . Таким образом, наличие потоков данных в реальном времени о сезонных колебаниях и климатической изменчивости может привести к созданию более точных алгоритмов прогнозирования, потенциально улучшающих ответные меры общественного здравоохранения.

    Регрессия оператора наименьшего абсолютного сжатия и выбора (LASSO) — это метод машинного обучения, который может находить закономерности в больших наборах данных, избегая при этом проблемы с чрезмерной подгонкой [34] . Оценка и выбор переменных одновременно выполняются с использованием метода LASSO, и поэтому он обычно используется в исследованиях в областях с большим количеством независимых переменных для сокращения пространства переменных. Этот алгоритм жертвует точностью модели с ее экономностью, вводя штрафной член в целевую функцию (которая в стандартной линейной регрессии представляет собой сумму квадратов остатков).Штрафной член для моделей линейной регрессии может быть эквивалентен ограничению суммы коэффициентов абсолютных параметров. Это ограничение, налагаемое регрессией LASSO, приводит к уменьшению некоторых оценочных коэффициентов до нуля, что может помочь уменьшить смещения, вызванные разделением в некоторых формах регрессии [35] , одновременно производя оценки некоторых параметров, которые равны точно 0, так что ковариата, связанная с этим коэффициентом, не связана с переменной результата в этой модели.Оптимальный баланс между точностью и сложностью модели обычно достигается с помощью перекрестной проверки: многократное разбиение данных на обучающие и проверочные наборы, изменение степени штрафа, оптимизация параметров регрессии для каждого значения штрафа, а затем выбор штрафа, который минимизируется из выборки. предсказательная точность. Существуют вычислительно эффективные методы исследования штрафов и пространства параметров [36] , что делает возможным использование LASSO как части конвейера прогнозирования «в реальном времени» для регулярно собираемых данных о состоянии здоровья, таких как уведомления об инфекционных заболеваниях.Такая скорость вычислений позволяет прогнозированию адаптироваться к изменениям в динамике основного заболевания, позволяя обновлять модель каждый раз, когда появляются новые данные, что может быть важно для болезней, степень тяжести которых меняется между вспышками, таких как грипп [37] . Прогнозы на разных временных горизонтах могут быть получены путем объединения отдельных моделей LASSO, каждая из которых обучена на данных, доступных во время прогноза, но адаптирована для прогнозирования в разных окнах в будущее.

    Метод LASSO ранее использовался для прогнозирования вспышек лихорадки денге в Сингапуре, где в настоящее время он регулярно используется для разработки политики борьбы с переносчиками инфекции [38] . Целью данной статьи является применение метода LASSO к прогнозированию инфекционных заболеваний и более общая оценка ситуаций, в которых модели LASSO могут давать полезные прогнозы. В отличие от традиционного использования метода LASSO для отбора переменных, основной интерес нашего применения метода на основе LASSO к данным об инфекционных заболеваниях заключается в прогнозировании заболеваемости в будущем, а не в выявлении потенциальных факторов риска для объяснения эпидемий инфекционных заболеваний. эти инфекционные заболевания.

    В частности, мы оцениваем болезни с различными способами передачи, в разных климатических зонах, насколько точными могут быть краткосрочные и среднесрочные прогнозы и какие потоки данных необходимы для точных прогнозов. Мы применяем этот метод в четырех странах из разных широт — Японии, Тайване, Таиланде и Сингапуре, — чтобы охватить страны с умеренным, субтропическим и тропическим климатом.

    2. Методы

    2.1. Источники данных

    Четыре репрезентативных страны с отличным климатом были выбраны для анализа на основе климатической классификации Кеппена-Гейгера [39] — Япония с влажным континентальным и субтропическим климатом; Тайвань с влажным субтропическим и океаническим климатом; Таиланд с влажным тропическим климатом и климатом саванны и Сингапур с климатом тропических лесов.В исследование были включены четыре типичных инфекционных заболевания: две инфекции, передаваемые комарами (денге и малярия), и две инфекции, передающиеся от человека к человеку (болезнь рук, ног и рта (HFMD) и ветряная оспа). Для всех четырех патогенов ранее была обнаружена взаимосвязь между заболеваемостью и климатическими переменными [40] , [41] , [42] или сезонная зависимость заболеваемости [43] . Не все четыре патогена были рассмотрены для каждой страны: некоторые не присутствуют в каждой стране, а другие не регистрируются в обычных системах эпиднадзора за инфекционными заболеваниями.

    Зарегистрированное количество случаев ветряной оспы и HFMD в Японии было собрано Национальным институтом инфекционных болезней (NIID) [44] . Оба случая были зарегистрированы как среднее количество случаев в неделю в дозорных отчетах, чтобы учесть различные показатели отчетности. Мы извлекли еженедельные данные с 2001 по 2012 годы.

    Ежемесячно регистрируемые случаи ветряной оспы, денге и малярии в Таиланде за период 2003–2013 гг. Были получены из эпидемиологического бюро Департамента контроля заболеваний Министерства здравоохранения Таиланда [ 45] .Количество инцидентов было собрано в государственных больницах, учреждениях общественного здравоохранения и медицинских центрах Национальным надзором за заболеваниями [46] и зарегистрировано в Интернете.

    Министерство здравоохранения Сингапура активно отслеживает и публикует информацию о заболеваемости лихорадкой денге и HFMD в Сингапуре, которые являются болезнями, подлежащими уведомлению. Еженедельные данные о заболеваемости за период 2003 и 2014 годов были получены из Weekly Infectious Diseases Bulletin [47] .

    Еженедельное количество случаев денге с 2003 по 2014 год было извлечено из Тайваньской национальной системы статистики инфекционных заболеваний [48] .В подсчет были включены как местные, так и завезенные случаи.

    Эпидемиологическая неделя по данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США использовалась в нашем анализе с использованием пакета EpiWeek в R [49] .

    Климатические данные для Тайваня, Таиланда и Сингапура были получены из метеостанции Weather Underground [50] , которая документировала, среди других переменных, историческую температуру, влажность, давление на уровне моря и видимость. В наших моделях использовались только температура (самый высокий, средний и самый низкий за день) и относительная влажность (самый высокий, средний и самый низкий за день) из-за недостаточности исторических данных по другим климатическим переменным.Климатические данные для Японии были получены от Японского метеорологического агентства [51] , которое предоставляет и архивирует различную информацию о погоде. В нашей модели использовалась информация о средней температуре, относительной влажности и осадках за неделю. Для всех местоположений данные о погоде в столице (Токио, Тайбэй, Бангкоке и Сингапуре) использовались для представления общей погоды по стране.

    2.2. Статистический анализ

    Вейвлет-анализ был проведен для изучения периодичности всех эндемических заболеваний и климатических переменных в четырех странах.(sω) = π-14H (ω) e- (sω-ω0) 2/2, где ω0 относится к безразмерной частоте и устанавливается на 6, чтобы удовлетворять условию допустимости [53] .

    Вейвлет-преобразование Wt (s) можно разделить на амплитуду | Wt (s) | и фазу tan-1 [IWn (s) / RWn (s)], где RWn (s) — действительная часть преобразование и IWn (s) мнимая часть. Спектр мощности вейвлета определяется как | Wt (s) | 2 [54] .

    Регрессия оператора наименьшей абсолютной усадки и выбора (LASSO) [34] используется для моделей прогнозирования.Поскольку данные о заболеваемости, как правило, были искажены вправо и имели повышенную стохастичность во время эпидемий, мы контролировали асимметрию и гетероскедастичность путем логарифмического преобразования (после добавления единицы) наблюдаемого числа случаев для всех анализов или среднего числа случаев на дозорный для Японии.

    Мы строим отдельные модели LASSO для каждой болезни, в каждой стране и для каждого окна прогноза на основе аналогичных наборов кандидатов-предикторов (адаптируя подход, использованный в [ [38] ). Каждый предиктор-кандидат появлялся в каждой модели несколько раз с разным историческим лагом.Чтобы учесть инфекцию и типичную продолжительность эпидемии, мы использовали в качестве автоковариант прошлую заболеваемость до полугода (26 недель для Японии, Тайваня и Сингапура; 6 месяцев для Таиланда). Мы учли нелинейность во взаимосвязи между прошлой и будущей заболеваемостью, используя квадратичный коэффициент прошлой заболеваемости (опять же, за полгода в прошлом) в качестве потенциальной коварианты; включение дополнительных полиномиальных членов не улучшило результатов и, следовательно, было опущено. Мы использовали климатические переменные (минимальная, максимальная и средняя температура, влажность и осадки) до 4 недель (один месяц для Таиланда).Мы также использовали индикатор месяца, который связывает каждую эпидемиологическую неделю с одним календарным месяцем, чтобы представить потенциальные сезонные колебания, выходящие за рамки климатических данных. Вейвлет-преобразования ковариат и результатов не использовались, чтобы гарантировать, что для составления прогноза использовались только данные, доступные на момент прогноза.

    Для каждого окна прогноза (от k = 1 единица времени до 6 для Таиланда (данные за месяц) или 26 для Японии, Тайваня и Сингапура (за неделю)) была разработана отдельная модель LASSO, в которой использовались данные, доступные в только время прогноза.Выбор временного окна зависел от разрешения данных уведомления для каждой болезни. Каждая модель LASSO выглядит следующим образом:

    yt + k = αtk + βtkyt + βtk-1yt-1 +… + βtk-25yt-25 + γtkyt2 + γtk-1yt-12 +… + γtk-25yt-252 + δtkct +… + δtk-3ct-3 + θk1Jant + k + θk2Febt + k +… + θk12Dect + k + εtk

    где yt — логарифмическое число случаев в момент времени t, yt2 — квадрат логарифмического числа случаев в момент времени t, ct климатическое переменная в момент времени t, а Jant, Febt,…, Dect — индикаторные переменные для месяца в момент времени t.

    Это было связано с ограничением

    ∑i = 025βtk-i + ∑i = 025γtk-i + ∑i = 03δtk-i + ∑i = 112θki⩽p.

    p и член штрафа λ имеют взаимно однозначное соответствие в LASSO, что эквивалентно может быть сформулировано как ограничение на общий абсолютный размер параметров или как штраф к логарифмической вероятности, определяемой их общим абсолютным значением. размер. Выбор оптимального p в этом исследовании был основан на десятикратной перекрестной проверке для этого набора данных (страна, болезнь, комбинация длины прогноза). Десятикратная перекрестная проверка была проведена путем разделения всего набора данных на 10 подвыборок приблизительно равного размера.Каждая подвыборка использовалась, в свою очередь, в качестве набора для проверки, тогда как остальные использовались в качестве набора для обучения, производительность измерялась через среднеквадратичную ошибку (разницы между прогнозом и данными) для каждого набора проверки и усреднялась по десятикратным значениям. . Ограничение (или, что то же самое, штрафное условие), которое оптимизировало производительность вне выборки, затем использовалось для корректировки модели и составления прогнозов. Таким образом, оптимальная сложность модели — с точки зрения прогнозирования вне выборки — может быть определена через ограничение.Мы разработали как (а) прогнозы «в реальном времени», в которых параметры и прогнозы были восстановлены на основе имеющихся данных на тот момент, и (б) один набор «ретроспективных» прогнозов, в которых использовались последние прогнозы реального времени. прогнозы, чтобы суммировать эффекты ковариат.

    В соответствии со стандартной практикой перед оценкой ковариаты оценивались по z-шкале, а коэффициенты масштабировались впоследствии.

    Поскольку модели строились отдельно для каждого окна прогноза, выбранные переменные и их запаздывания, а также величина и знак параметра могут существенно различаться.

    2.3. Анализ чувствительности

    Для оценки важности включения каждого потока данных в алгоритм прогнозирования для каждой болезни / страны / длины прогноза использовались восемь моделей с различными комбинациями типов предикторов. Подробная информация о компонентах каждой модели показана на .

    Таблица 1

    Наборы предикторов в различных моделях.

    Модели Заболеваемость Квадрат заболеваемости Климатические переменные Ежемесячный эффект
    1 . . .
    2 . .
    3 . .
    4 . .
    5 .
    6 .
    7 .
    8

    2.4. Точность

    Чтобы оценить точность прогнозов моделей, мы сделали вневыборочные прогнозы и сравнили их с наблюдаемыми данными. Для каждой временной точки и каждого окна прогноза был получен 95% -ный интервал прогноза, который мы определяем здесь как интервал, полученный из модели наилучшего соответствия с наложенными случайными ошибками, но без учета параметрической неопределенности, и процент таких интервалов, успешно отражающих фактические данные. значение было рассчитано.

    Чтобы оценить, смогли ли модели прогнозирования обнаружить ранние признаки повышенного уровня передачи, которые мы определили как временные окна (недели или месяцы), в которых количество случаев превышает 75-й процентиль того, что наблюдалось в предыдущий год — мы рассчитали долю прогнозов, в которых прогноз правильно классифицировал данные как находящиеся выше или ниже этого порога. Это рассчитывалось отдельно для каждой длины окна прогноза. Для модели с плохим прогнозом ожидается точность 75%.Для всех окон прогнозов были проведены односторонние биномиальные тесты, и были выявлены те, которые достоверно идентифицируют ранние признаки с точностью более 75%.

    Точность прогноза измерялась средней абсолютной процентной ошибкой (MAPE), среднеквадратической ошибкой (RMSE) и R-квадрат для каждого окна прогноза. Относительная ошибка прогноза по сравнению с простейшей моделью только заболеваемости во всех окнах прогноза была рассчитана для оценки сложности и точности модели. Весь статистический анализ выполняли с использованием статистического программного обеспечения R [55] .

    3. Результаты

    Климатические характеристики и динамика заболеваемости представлены в . На этом рисунке показаны четыре типичных заболевания (другие представлены на дополнительных рисунках 1–4). На удалении от экватора температура и влажность демонстрируют более очевидные годовые циклы, и, соответственно, наблюдается большая цикличность заболеваемости, как показано в спектрах мощности, показанных на рис. . Спектры мощности средней температуры и влажности представлены на дополнительных рисунках.5 и 6. Температура во всех странах имеет период в один год, но циклический эффект более заметен в регионах с умеренным и субтропическим климатом и в меньшей степени в экваториальном Сингапуре. Средняя влажность отображает однолетний цикл в умеренных и субтропических регионах, но опять же не в Сингапуре, хотя эффект не так очевиден, как при средней температуре. Хотя в регионах с умеренным климатом наблюдается очевидная синхронность между заболеваемостью и климатическими факторами, в тропических регионах, таких как экваториальный Сингапур, не было больших различий ни в температуре, ни в влажности, и точно так же не было наблюдаемого цикла заболеваемости.Кроме того, не было обнаружено корреляции между случаями заболевания и климатом ни в самой заболеваемости, ни в изменении заболеваемости (что отражает трансмиссивность).

    Распространенность и климатические характеристики (температура и влажность) четырех типичных болезней. а) ветряная оспа в Японии; b) HFMD в Японии; (c) ветряная оспа в Таиланде; (d) HFMD в Сингапуре. 01 год соответствует 2001 году нашей эры и так далее.

    Спектр мощности вейвлета для (а) ветрянки в Японии; b) HFMD в Японии; (c) ветряная оспа в Таиланде; (d) HFMD в Сингапуре.Для каждой панели значения спектра мощности классифицируются по децилям до построения графика.

    показывает фактическую заболеваемость, а также прогнозы в четырех точках прогноза для четырех заболеваний, представленных в (прогнозы в другие моменты времени / болезни представлены в дополнительных видео 1–8) с использованием модели со всеми наборами переменных. В каждый момент времени на рисунке показаны прогнозы на срок до шести месяцев вперед с использованием данных, доступных на момент составления прогноза. Количество переменных из каждой категории, которые были выбраны нашими моделями LASSO, представлено на дополнительном рис.7, а величина эффекта каждой климатической переменной при разных задержках для всех окон прогнозов показана на дополнительном рисунке 8. Как правило, 95% -ный интервал прогноза охватывал фактический сценарий более 80% времени, что указывает на небольшое недооценку. покрытие. Коэффициенты покрытия для полных моделей приведены в таблице в . MAPE для полных моделей во всех окнах прогноза показаны на . Значения RMSE и R-квадрата для полных моделей включены в дополнительные таблицы 1 и 2. Для большинства заболеваний прогнозы, сделанные за 4 недели вперед, все больше расходились с фактическим сценарием.

    Видео 1:

    ,

    Видео 2:

    ,

    Видео 3:

    ,

    Видео 4:

    ,

    Видео 5:

    ,

    Видео 6:

    ,

    Видео 7:

    ,

    Видео 8:

    Прогнозируемые случаи против фактических случаев на 1 неделю, 2 недели, 4 недели и 8 недель для всего периода прогнозирования для всех заболеваний были нанесены на график. . Для всех болезней, когда окно прогноза становится длиннее, величина ошибки растет, особенно для самых крупных вспышек, где вероятна более высокая стохастическая изменчивость.Кумулятивные функции плотности наблюдаемых временных рядов всех заболеваний и прогнозируемых временных рядов в различных окнах прогноза показаны на : результаты, полученные на основе прогнозов, обычно близки к результатам наблюдаемых временных рядов. Краткосрочные прогнозы обычно работают лучше, чем долгосрочные. показывает точность классификации наших моделей прогнозирования, позволяющую правильно классифицировать одну неделю / месяц как эпидемическую неделю / месяц. Процент выше 75% предполагает, что модель прогнозирования работает лучше, чем случайное предположение.Модели, прошедшие биномиальный тест на точность, значительно превышающую 75%, были отмечены звездочкой. Прогнозы эпидемии HFMD в целом были точными даже при длительных окнах прогнозов; для большинства других болезней прогноз в течение 5 недель был выше 75%. Однако для ветряной оспы в Японии и денге в Сингапуре только прогнозы в пределах 3 и 4 недель были значительно выше 75% от биномиального теста. Это говорит о том, что этот подход может прогнозировать время периодов повышенной передачи примерно на месяц вперед, но что абсолютную величину трудно предсказать точно, учитывая более крупные ошибки на высоких уровнях, представленные в.

    Фактическая заболеваемость (оранжевая линия) и прогнозы (синие точки, темно-красный 95% интервал прогноза, розовый 70% интервал прогноза) в четырех временных точках для каждого из типичных заболеваний. (Для интерпретации ссылок на цвет в легенде этого рисунка читателю отсылается ссылка на веб-версию этой статьи.)

    Таблица 2

    Доля 95% интервалов прогноза, которые покрывают конечное значение для полных моделей для всех заболеваний при все окна прогнозов.

    Денге Денге 91 011100% 9 1011100%
    Япония
    Сингапур
    Тайвань Таиланд
    Окно прогноза Ветряная оспа HFMD Денге Денге
    1 100% 100% 100% 100% 99%
    2 100% 100% 98% 100% 98%
    3 100% 96% 99% 98% 97% 4 100% 96% 98% 96% 96% 100% 100%
    5 100% 95% 98% 94% 94%
    6 100% 94% 97 % 87% 92%
    7 100% 92% 95% 83% 91% 3
    9 8 100% 91% 93% 77% 89% 100% 98% 96%
    9 100% 91% 91% 74% 86%
    10 100% 90% 90% 73% 85% 1100011
    90% 88% 71% 82%
    12 100% 89% 86% 69% 80% 100% 98% 96%
    13 100% 89% 83% 64% 80%
    14
    14 100% 89% 84% 63% 81%
    15 100% 90% 83% 63% 81%
    16 100% 90% 83% 63% 81% 100% 94% 100%
    100 17 % 91% 9004 4 89% 65% 80%
    18 100% 90% 91% 64% 80%
    19 100% 90% 92% 64% 80%
    20 99% 90% 91% % 80% 100% 93% 98%
    21 99% 90% 90% 65% 81%
    22 99% 90% 91% 63% 82%
    23 99% 90% 90% 63% 82%
    24 99% 90% 89% 63% 81% 100% 94% 98%
    25 25 100% 90% 86% 63% 82%
    26 100% 90% 82% 63% 81%

    Таблица 3

    Средняя абсолютная процентная ошибка для полных моделей для всех заболеваний во всех окнах прогноза.

    Денге Денге
    Япония
    Сингапур
    Тайвань Таиланд
    Окно прогноза Ветряная оспа HFMD Денге Денге
    1 0,10 0,18 0,17 0,12 0,47
    2 0.10 0,31 0,20 0,18 0,57
    3 0,13 0,40 0,23 0,23 0,64 0

    1

    10 25
    0,14 0,46 0,26 0,26 0,66 0,09 0,15 0,20
    5 0,16 0.51 0,29 0,29 0,67
    6 0,18 0,58 0,31 0,31 0,70 0,70 0,65 0,33 0,33 0,70
    8 0,20 0,69 0.35 0,35 0,74 0,17 0,24 0,29
    9 0,22 0,69 0,36 0,38 0,75 0,75 0,68 0,36 0,41 0,77
    11 0,23 0,75 0,37 0.43 0,80
    12 0,23 0,83 0,39 0,45 0,80 0,24 0,25 0,31 910
    0,38 0,46 0,82
    14 0,25 0,89 0,39 0,47 0.80
    15 0,25 0,93 0,39 0,48 0,79
    16 0,25
    16 0,25 0,80 0,28 0,30 0,31
    17 0,25 0,92 0,42 0,51 0,80
    0,91 0,42 0,51 0,79
    19 0,24 0,90 0,42 0,51 0,82 0
    0 9113
    0,24 0,92 0,42 0,53 0,82 0,28 0,32 0,30
    21 0,24 0.92 0,43 0,53 0,79
    22 0,24 0,85 0,45 0,52 0,79 0,79 0,69 0,46 0,51 0,78
    24 0,23 0,66 0.46 0,50 0,79 0,31 0,33 0,32
    25 0,21 0,64 0,47 0,51 0,81 0,81 44 0,60 0,46 0,51 0,81

    Прогнозируемые случаи по сравнению с фактической заболеваемостью в 1 неделю, 2 недели, 4 недели (1 месяц) и 8 недель (2 месяца) для весь период прогноза по всем заболеваниям.

    Кумулятивные функции плотности (CDF) для наблюдаемых временных рядов для всех болезней и CDF для прогнозируемых временных рядов в различных окнах прогноза.

    Таблица 4

    Процент нашей модели прогнозирования правильно классифицирует прогнозируемую будущую неделю / месяц как эпидемическую неделю / месяц. Эпидемическая неделя / месяц определяется как количество случаев, превышающих 75-й процентиль уровня в прошлом году. Процент выше 75% выделен жирным шрифтом. Звездочкой отмечены модели, точность которых была значительно выше 75%.

    Денге Денге 9 910 11 1100044 910 11 70% 9 21 9106 9% %
    Япония
    Сингапур
    Тайвань Таиланд
    Окно прогноза Ветряная оспа HFMD Денге Денге
    1 89% * 97% * 90% * 99% * 1 900
    2 87% * 97% * 88% * 9630 906% 9630 93% *
    3 86% * 97% * 83% * 95% * 91% *
    4 78% 95% * 81% * 94% * 89% * 900 98% * 98% * 100% *
    5 76% 93% * 79% 91% * 89% *
    6 75% 91% * 9 0630 80% 90% * 86% *
    7 72% 89% 75% 87% * 83% *
    8 71% 88% * 7312 85% * 80% * 94% * 94% * 100% *
    68% 88% * 69% 81% * 80% *
    10 69% 88% * 71% 80% * 77%
    4 4 70% 88% * 70% 79% 75%
    12 69% 88% 29 * 906 71% 80% * 75% 93% * 96% * 100% *
    13 71% 87% * 70% 81% * 74%
    14 87% * 68% 81% * 76%
    15 69% 900 % * 69% 81% * 77%
    16 71% 86% * 900 71% 80% * 76% 91% * 93% * 100% *
    4 171011 17 73% 86% * 70% 80% * 77%
    18 72% 88% * 73% 80% * 77%
    19 73% 73% 73% 89% * 71% 80% * 76%
    20 71% 90% * * * 90 71% 80% * 77% 89% * 93% * 100% *
    71% 90% * 73% 79% 78%
    22 70% 89% * 73% 79% 77%
    23 68% 10 89% * 72% 80% * 77%
    24 70% 89% * 80% * 77% 87% * 91% * 100% *
    71 89% * 71% 78% 77%
    26 73% 89% * 71% 81% * 76%

    Был оценен компромисс между сложностью модели и эффективностью путем построения моделей с разными группами переменных и сравнения прогнозов, основанных на этих моделях ( , увеличенный вариант показан на дополнительных фиг.9 и 10). Ошибки прогноза, возникающие из каждой модели, затем сравнивались с простейшей моделью только заболеваемости. Отношение существенно меньше 1 показывает, что точность прогнозирования повышается за счет включения набора (ов) переменных. Для некоторых болезней, таких как ветряная оспа в Таиланде, отказ от некоторых переменных в значительной степени повлиял на точность прогнозов, что указывает на важность включения ежемесячного эффекта для достижения большей точности прогнозов. Для других болезней, таких как лихорадка денге на Тайване, отказ от климатических переменных оказал лишь минимальное влияние на точность прогнозов, что позволяет предположить, что особенности в этих наборах не являются необходимыми для рутинных прогнозов.На панелях во втором и четвертом столбцах показаны ошибки прогноза для всех заболеваний для разных окон прогноза. Ошибка прогноза количественно определялась средней абсолютной ошибкой в ​​процентах. В соответствии с нашими предыдущими наблюдениями, по мере увеличения окна прогноза ошибка прогнозирования увеличивается. Более сложные модели показывают меньше ошибок прогноза, но улучшения зависят от болезней и стран.

    Относительная ошибка прогнозирования для моделей разной сложности по сравнению с простейшей моделью только по частоте и абсолютная ошибка прогнозирования, измеренная MAPE для всех моделей.

    4. Обсуждение

    Применение метода LASSO к данным о недавней заболеваемости и климате приводит к ошибке прогноза примерно на 20% или ниже для краткосрочных прогнозов даже для сезонной тропической страны, такой как Сингапур, в которой наличие случайности в возникновении вспышки. может сильно ощущаться [56] . Большая часть вариации заболеваемости объяснялась условиями авторегрессии, поскольку не было или было минимальное улучшение точности прогноза за счет включения большего количества переменных, кроме условий авторегрессии, в модель прогнозирования, показанную в.Долгосрочные прогнозы не были точными, даже если мы включили несколько климатических переменных в качестве возможных характеристик. Мы полагаем, что это отражает сложность использования данных о погоде, относящихся к текущим условиям, для прогнозирования уровней заболеваемости через несколько месяцев — напротив, в большинстве других анализов используются климатические данные, близкие к прогнозируемой точке времени [28] , [57] , который обычно недоступен в реальном времени. Следовательно, прогностическая аналитика полезна для выработки политики в отношении инфекционных заболеваний в основном для немедленного реагирования в течение следующих нескольких недель, а не месяцев.

    Этот основанный на LASSO метод, который мы предложили для прогноза, дает представление о потенциальном использовании регрессии LASSO за пределами ее обычного применения в области выбора переменных для прогнозирования в реальном времени. Этот подход можно легко автоматизировать для работы с регулярно собираемыми данными о случаях, но точность прогноза во многом зависит от своевременности, когда такие данные становятся доступными. Это требует создания всеобъемлющей системы эпиднадзора за инфекционными заболеваниями на региональном и страновом уровнях, будь то использование уведомлений о случаях заболевания, проводимых клиницистами / лабораториями, или интеллектуального анализа электронных медицинских записей.Данные о погоде, напротив, широко публикуются в таких источниках, как Weather Underground, которые можно добывать в режиме реального времени. Пример этого на практике можно найти в Сингапуре, где Национальное агентство по окружающей среде составляет еженедельный прогноз денге, как описано в другом месте [38] . Процесс построения модели LASSO включает в себя определение сложности модели посредством оптимального прогнозирования вне выборки, и, как таковой, он, естественно, подходит для составления прогнозов. Подбирая отдельные модели в каждом окне прогноза, можно эффективно использовать переменные, прогнозная эффективность которых выражается по-разному с разными задержками: это может быть особенно полезно для трансмиссивных болезней, при которых влияние погоды на передачу опосредовано одним или несколькими поколениями переносчиков. .

    В крупных странах, и в частности в странах, расположенных на нескольких широтах, мы ожидаем, что точность прогнозов улучшится, если будет использоваться региональная информация, а не агрегированные потоки данных на уровне страны. Агрегирование усредняет всю страну и, таким образом, смягчает региональные различия как в климате, так и в уровне заболеваемости. В будущем можно будет оценить влияние дезагрегирования для таких стран, как Япония, по которым доступны данные на уровне префектур.

    Используя данные о заболеваемости и сезонности в прошлом, LASSO обладает многими характеристиками традиционных моделей временных рядов (например,г. SAR в SARIMA), которые часто использовались для прогнозирования временных рядов инфекционных заболеваний [20] , [58] , [59] , [60] , [61] . Менее ясно, как включить структурную информацию о данных о вспышках, такую ​​как типичная гауссова кривая заболеваемости, которая наблюдается как в эмпирических данных [62] , так и в теоретических динамических моделях передачи [63] , или известное влияние изменения уровни коллективного иммунитета [64] .Это также может помочь предсказать атипичные вспышки, такие как пандемия гриппа 2009 г., которая произошла летом [65] в Северном полушарии, и для которой подходы экстраполяции, такие как LASSO, могут не работать.

    5. Ограничения

    У этого исследования есть несколько ограничений. Модели регрессии, в том числе построенные с использованием LASSO, могут быть эффективными для обеспечения точных прогнозов, но отличаются от традиционных моделей эпидемий, таких как модели «восприимчивые-инфицированные-удаленные», сетевые модели [66] или индивидуальное моделирование [67] , которые стремятся описать динамику передачи инфекционных заболеваний и, следовательно, могут использоваться для прогнозирования эффекта вмешательств или новых сценариев.Еще одним ограничением является то, что для простоты в исследовании использовалась только информация о погоде из столиц, но для таких стран, как Япония, Таиланд и Тайвань, существуют большие различия между климатическими условиями на севере и юге. Точность прогнозов может повыситься, если информация о заболеваемости и погоде может быть собрана с более высоким разрешением.

    Мы подозреваем, что даже точность краткосрочных прогнозов может снизиться, если новые эпидемиологические условия заменят те, на которых была обучена модель.Примерами этого может быть появление нового штамма или варианта, такого как пандемия гриппа [68] , более вирулентный штамм вируса [69] или вирус, переходящий в новую популяцию [70] . Он также сломался бы при изменении усилий по контролю, таких как закрытие школы [71] или новый вектор контроля [72] . В таких ситуациях подход [73] механистического моделирования может лучше предсказывать динамику эпидемии до тех пор, пока не будет доступно достаточное количество обучающих данных.

    6. Заключение

    Регрессионные модели с использованием LASSO были построены для прогнозирования заболеваемости четырьмя эндемическими заболеваниями в четырех странах. Для некоторых заболеваний, включающих один набор переменных, может существенно повыситься точность прогнозов, в то время как для других болезней более простые модели дают те же результаты, что и более сложные модели. Для всех болезней краткосрочные прогнозы, как правило, были намного лучше, чем долгосрочные прогнозы, что говорит о том, что учреждениям общественного здравоохранения может потребоваться способность быстро реагировать на ранние предупреждения о возможных вспышках инфекционных заболеваний, если модели, основанные на этом подходе, будут внедряться на регулярной основе. .

    Финансирование

    Работа была частично поддержана Сингапурским центром улучшения здоровья населения (SPHERIC), Национальная университетская система здравоохранения.

    Заявления о заинтересованности

    Нет.

    Приложение A. Дополнительные материалы

    Ссылки

    2. Клинические аспекты пандемической инфекции вируса гриппа A (h2N1) 2009 г., N. Engl. J. Med. 362 (18) (2010) 1708–1719. [PubMed] 3. Ассири А., МакГир А., Перл Т.М., Прайс К.С., Аль-Рабия А.А., Каммингс Д.В. Больничная вспышка коронавируса ближневосточного респираторного синдрома. N. Engl. J. Med. 2013. 369 (5): 407–416. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 4. Райниш Г., Шанкар М., Веллман М., Мерлин Т., Мельцер М.И. Региональное распространение вируса Эбола, Западная Африка, 2014 г. Emerg. Заразить. Дис. 2015; 21 (3): 444–447. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 5. Бауд Д., Гублер Д.Дж., Шауб Б., Лантери М.С., Муссо Д. Обновленная информация о вирусной инфекции Зика. Lancet Lond. Англ. 2017; 390: 2099–2109. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (17) 31450-2.[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 6. Моренс Д.М., Фолкерс Г.К., Фаучи А.С. Проблема возникающих и повторно возникающих инфекционных заболеваний. Природа. 2004. 430 (6996): 242–249. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 7. Ван Л., Ван Ю., Цзинь С., Ву З., Чин Д. П., Коплан Дж. П. Возникновение инфекционных заболеваний в Китае и борьба с ними. Ланцет. 2008. 372 (9649): 1598–1605. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8. Fauci A.S. Возникающие и вновь возникающие инфекционные заболевания: вечный вызов. Акад.Med. J. Assoc. Являюсь. Med. Coll. 2005. 80 (12): 1079–1085. [PubMed] [Google Scholar] 9. Молинари Н.-А.М., Ортега-Санчес И.Р., Мессонье М.Л., Томпсон В.В., Уортли П.М., Вайнтрауб Э. Ежегодное воздействие сезонного гриппа в США: измерение бремени болезней и затрат. Вакцина. 2007. 25 (27): 5086–5096. [PubMed] [Google Scholar] 10. Писах С.К., Аззиз-Баумгартнер Э., Бриз Дж., Мельцер М.И., Виддоусон М.-А. Глобальные исследования стоимости и экономической эффективности гриппа — обзор. Вакцина. 2013. 31 (46): 5339–5348.[PubMed] [Google Scholar] 11. Сакс Дж., Малани П. Экономическое и социальное бремя малярии. Природа. 2002. 415 (6872): 680–685. [PubMed] [Google Scholar] 12. Ooi E.-E., Goh K.-T., Gubler D.J. Профилактика лихорадки денге и 35 лет борьбы с переносчиками инфекции в Сингапуре. Emerg. Заразить. Дис. 2006. 12 (6): 887–893. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 13. Риди М., Райан Ф., Хоган Д., Лейси С., Бакли С. Готовность больниц Ирландии к пандемии гриппа, перспектива инфекционного контроля.BMC Public Health. 2015; 15: 847. DOI: 10.1186 / s12889-015-2025-6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 14. Ребманн Т. Современный доклад APIC: роль специалиста по профилактике инфекций в управлении чрезвычайными ситуациями. Являюсь. J. Infect. Контроль. 2009. 37 (4): 271–281. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 15. Йованович М., Радованович С., Вукичевич М., Ван Поуке С., Делибашич Б. Построение интерпретируемых прогностических моделей для повторной госпитализации в педиатрическую больницу с использованием логистической регрессии Tree-Lasso.Артиф. Intell. Med. 2016; 72: 12–21. [PubMed] [Google Scholar] 16. Битти М.Э., Стоун А., Фицсимонс Д.В., Ханна Дж. Н., Лам С.К., Вонг С., Гусман М.Г., Мендес-Гальван Дж. Ф., Холстед С. Б., Летсон Г. В., Курицкий Дж., Махони Р., Марголис Х.С., для T.A.-P. и A.D.P.B.S.W. Передовой опыт группы в эпиднадзоре за денге: отчет комитетов по профилактике денге в Азиатско-Тихоокеанском и Американском регионах. PLoS Negl. Троп. Дис. 2010; 4: e890. DOI: 10.1371 / journal.pntd.0000890. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 17.Poucke S.V., Zhang Z., Schmitz M., Vukicevic M., Laenen M.V., Celi L.A. Масштабируемый прогностический анализ тяжелобольных пациентов с использованием платформы визуального анализа открытых данных. PLOS ONE. 2016; 11 (1): e0145791. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 18. Ван Поук С., Томер М., Хит Дж., Вукичевич М. Являются ли рандомизированные контролируемые испытания старым стандартом (g)? От клинического интеллекта до предписывающей аналитики. J. Med. Интернет Res. 2016; 18 (7): e185. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 19. Чжан Ю., Ван Т., Лю К., Ся Й., Лу Ю., Цзин К. Разработка модели прогнозирования временных рядов для денге в Чжуншане, Китай, на основе данных наблюдения за погодой и денге в Гуанчжоу. PLoS Negl. Троп. Дис. 2016; 10 (2): e0004473. (С.В. Скарпино (ред.)) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 20. Йоханссон М.А., Райх Н.Г., Хота А., Браунштейн Дж. С., Сантильяна М. Оценка эффективности прогнозов инфекционных заболеваний: сравнение климатических и сезонных прогнозов лихорадки денге для Мексики. Sci. Отчет 2016; 26 (6): 33707.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21. Чжан X., Хоу Ф., Цяо З., Ли X., Чжоу Л., Лю Ю. Анализ временных и долгосрочных тенденций заболеваний класса C в Китае с 2009 по 2014 год. BMJ Open. 2016; 6 (10): e011038. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 22. Пелл Б., Куанг Ю., Вибоуд К., Чоуэлл Г. Использование феноменологических моделей для прогнозирования проблемы Эболы 2015 года. Эпидемии. 2016 doi: 10.1016 / j.epidem.2016.11.002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Хелд Л., Мейер С., Брэкер Дж.Вероятностное прогнозирование в эпидемиологии инфекционных болезней: 13-я лекция Армитиджа: Л. ХЕЛД, С. МЕЙЕР, Дж. БРАЧЕР. Стат. Med. 2017 г. doi: 10.1002 / sim.7363. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 24. Функ С., Камачо А., Кухарски А.Д., Эгго Р.М., Эдмундс В.Дж. Прогнозирование динамики инфекционных заболеваний в реальном времени с помощью стохастической полумеханистической модели. Эпидемии. 2016 doi: 10.1016 / j.epidem.2016.11.003. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25. Котар А.И., Фалькута Э., Приотеаса Л.Ф., Дину С., Циану К.С., Паз С. Динамика передачи вируса Западного Нила в популяциях комаров-переносчиков под влиянием погодных факторов в дельте Дуная, Румыния. EcoHealth. 2016 [PubMed] [Google Scholar] 26. Санделл Н., Андерссон Л.-М., Бриттен-Лонг Р., Линд М., Вестин Дж. Четырехлетний сезонный обзор взаимосвязи между климатом на открытом воздухе и эпидемиологией вирусных инфекций дыхательных путей в умеренном климате. J. Clin. Virol. Выключенный. Publ. Кастрюля. Являюсь. Soc. Clin. Virol. 2016; 7 (84): 59–63.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 27. Баттерворт М.К., Морин С.В., Комри А.К. Анализ потенциального воздействия изменения климата на передачу денге в юго-восточной части США. Environ. Перспектива здоровья. 2016 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 28. Ван П., Гоггинс В. Б., Чан Э. Ю. Ю. Болезнь рук, ящура и рта в Гонконге: анализ временных рядов ее взаимосвязи с погодой. PloS One. 2016; 11 (8): e0161006. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 29. Дейл Э.Р., Махер М.К., Эрнандес Р.Д., Басу С., Сугихара Г. Глобальные экологические факторы гриппа. Proc. Natl. Акад. Sci. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. 2016 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 30. Ловен А.С., Мубарека С., Стил Дж., Палезе П. Передача вируса гриппа зависит от относительной влажности и температуры. PLoS Pathog. 2007; 3 (10): e151. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 31. Шаман Дж., Питцер В.Э., Вибуд К., Гренфелл Б.Т., Липсич М. Абсолютная влажность и сезонное начало гриппа в континентальной части США.PLoS Biol. 2010; 8 (2): e1000316. (Н.М. Фергюсон (ред.)) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 32. да Крус Феррейра Д.А., Дегенер К.М., де Алмейда Маркес-Толедо К., Бендати М.М., Фетцер Л.О., Тейшейра С.П., Эйрас А.А. Метеорологические переменные и мониторинг комаров являются хорошими предикторами тенденций заражения Aedes aegypti, переносчиками денге, чикунгуньи и Зика. Паразит. Векторы. 2017; 10 DOI: 10.1186 / s13071-017-2025-8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 33. Мордехай Э.А., Коэн Дж. М., Эванс М. В., Гудапати П., Джонсон Л. Р., Липпи К. А. Определение влияния температуры на передачу вируса Зика, денге и чикунгунья с использованием механистических моделей. PLoS Negl. Троп. Дис. 2017; 11 (4): e0005568. (Б. Альтхаус (ред.)) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 34. Тибширани Р. Регрессионное сжатие и отбор с помощью лассо. J. R. Stat. Soc. Сер. B Methodol. 1996. 58 (1): 267–288. [Google Scholar] 35. Альберт А., Андерсон Дж. А. О существовании оценок максимального правдоподобия в моделях логистической регрессии.Биометрика. 1984; 71 (1): 1–10. [Google Scholar] 36. Эфрон Б., Хасти Т., Джонстон И., Тибширани Р. Регрессия наименьшего угла. Аня. Стат. 2004. 32 (2): 407–499. [Google Scholar] 37. Всемирная организация здравоохранения, Оценка тяжести пандемического гриппа (PISA): Руководство ВОЗ по оценке серьезности гриппа при сезонных эпидемиях и пандемиях [Интернет], Всемирная организация здравоохранения, 2017 г. Доступно по адресу: .38. Ши Ю., Лю X., Кок С.-Й., Раджаретинам Дж., Лян С., Yap G., Chong C.-S., Lee K.-S., Tan S.S.Y., Chin C.K.Y., Lo A., Kong W., Ng L.C., Cook A.R. Трехмесячные модели прогнозов лихорадки денге в режиме реального времени: система раннего предупреждения для оповещения о вспышках болезни и поддержки принятия политических решений в Сингапуре. Environ. Перспектива здоровья. 2016; 124: 1369–1375. DOI: 10.1289 / ehp.1509981. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 39. Пил М.К., Финлейсон Б.Л., МакМахон Т.А. Обновленная карта мира по классификации климата Кеппен-Гейгера. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2007. 11 (5): 1633–1644.[Google Scholar] 40. Чуанг Т.-В., Чавес Л.Ф., Чен П.-Дж. Влияние местных и региональных климатических колебаний на вспышки денге на юге Тайваня. PLOS ONE. 2017; 12 (6): e0178698. (А.С.Азман (ред.)) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 41. Кипруто Е.К., Очиенг А.О., Аньона Д.Н., Мбаланья М., Мутуа Е.Н., Онгуру Д., Ньямонго И.К., Эстамбале Б.В.А. Влияние климатической изменчивости на тенденции малярии в округе Баринго, Кения. Малар. J. 2017; 16 DOI: 10.1186 / s12936-017-1848-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 42.Ван К., Цао К., Чжан Ю., Фанг Л., Ли X., Сюй К., Хуан Ф., Тао Л., Го Дж., Гао К., Го Х. Различные эффекты имеющихся метеорологических факторов , ящур в различных климатических условиях: анализ пространственной модели панельных данных. BMC Infect. Дис. 2016; 16 DOI: 10.1186 / s12879-016-1560-9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 43. Хариган К., Суми А., Мисе К., Кобаяши Н. Роль температуры в зарегистрированных случаях ветряной оспы с 2000 по 2011 год в Японии. Эпидемиол. Заразить. 2015. 143 (12): 2666–2678.[PubMed] [Google Scholar] 50. Прогноз погоды и отчеты — долгосрочные и местные | Подземелье | Weather Underground [Интернет] (цитировано 20 января 2016 г.). Доступно по адресу: .52. Гренфелл Б.Т., Бьёрнстад О.Н., Каппей Дж. Бегущие волны и пространственные иерархии в эпидемиях кори. Природа. 2001 13; 414 (6865): 716–723. [PubMed] [Google Scholar] 53. Фардж М. Вейвлет-преобразования и их приложения к турбулентности. Анну. Rev. Fluid Mech. 1992. 24 (1): 395–458. [Google Scholar] 54.Торренс К., Компо Г. Практическое руководство по вейвлет-анализу. Бык. Являюсь. Meteorol. Soc. 1998. 79 (1): 61–78. [Google Scholar] 55. Основная группа R, R: Язык и среда для статистических вычислений, Фонд R для статистических вычислений, Вена, Австрия, 2014. Доступно по адресу: .57. Фэн Х., Дуань Г., Чжан Р., Чжан В. Анализ временных рядов госпитализаций по поводу заболевания рук и ног в Чжэнчжоу: создание моделей прогнозирования с использованием климатических переменных в качестве предикторов.PLoS ONE. 2014; 9 (1): e87916. (Б.Дж. Коулинг (ред.)) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 58. Чжао Д., Ван Л., Ченг Дж., Сюй Дж., Сюй З., Се М. Влияние погодных факторов на болезнь рук, ящура и его роль в краткосрочном прогнозе тенденций заболеваемости в городе Хуайнань. Провинция Аньхой. Int J Biometeorol. 2016 [PubMed] [Google Scholar] 59. Сун Х., Сяо Дж., Дэн Дж., Кан К., Чжан Ю., Сюй Дж. Анализ временных рядов заболеваемости гриппом в китайских провинциях с 2004 по 2011 гг. Медицина (Балтимор) 2016; 95 (26): e3929.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 60. Крейгмил П.Ф., Ким Н., Фернандес С.А., Бонсу Б.К. Моделирование и обнаружение сигнатур вспышек респираторных заболеваний. BMC Med. Инф. Decis. Изготовление. 2007; 5 (7): 28. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 61. Нобре Ф. Ф., Монтейро А. Б., Теллес П. Р., Уильямсон Г. Д. Динамическая линейная модель и SARIMA: сравнение их эффективности прогнозирования в эпидемиологии. Стат. Med. 2001. 20 (20): 3051–3069. [PubMed] [Google Scholar] 62. Гольдштейн Э., Каулинг Б.Дж., Айелло А.E., Takahashi S., King G., Lu Y. Оценка кривых заболеваемости несколькими инфекциями с использованием данных наблюдения за симптомами. PLoS ONE. 2011; 6 (8): e23380. (А. Йейтс (ред.)) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 63. Zhang X.-S., Pebody R., Charlett A., de Angelis D., Birrell P., Kang H., Baguelin M., Choi Y.H. Оценка и моделирование передачи вируса короны ближневосточного респираторного синдрома во время вспышки 2015 года в Республике Корея. Другие вирусы гриппа респира. 2017; 11: 434–444. DOI: 10.1111 / irv.12467. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 64. Чжао X., Фанг В.Дж., Ohmit S.E., Monto A.S., Cook A.R., Cowling B.J. Количественная оценка защиты от инфекции вируса гриппа, измеренная с помощью анализов ингибирования гемагглютинации в испытаниях вакцин. Эпидемиология. 2016; 27 (1): 143–151. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 65. Kasowski E.J., Garten R.J., Bridges C.B., эпидемиологическое и вирусологическое разнообразие пандемии гриппа: напоминание о возможностях. Clin. Заразить.Дис. 2011; 52 (Приложение 1): S44 – S49. [PubMed] [Google Scholar] 67. Чао Д.Л., Халлоран М.Э., Обенчайн В.Дж., младший, Флейт И.М.Л. Общедоступная стохастическая имитационная модель эпидемии гриппа. PLOS Comput. Биол. 2010; 6 (1): e1000656. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 69. Enserink M. ИНФЕКЦИОННЫЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ: массовая эпидемия привлекает новое внимание к малоизвестному вирусу. Наука. 2006; 311 (5764) 1085a – 1085a. [PubMed] [Google Scholar] 71. Гальдер Н., Келсо Дж. К., Милн Дж. Дж. Анализ эффективности вмешательств, использованных во время пандемии гриппа A / h2N1 2009 г.BMC Public Health. 2010; 10: 168. DOI: 10.1186 / 1471-2458-10-168. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 72. Диккенс Б.Л., Ян Дж., Кук А.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.