本文主要是介绍数模.SI模型SI的四种扩展，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一：最简单的考虑方式
二考虑某种使得参数beta降低的因素
三：增加人口自然出生率和死亡率，但不考虑疾病的死亡率
四：不考虑人口自然出生率和死亡率，只考虑疾病的死亡率
五：同时考虑人口自然出生率和死亡率和疾病的死亡率
这篇关于数模.SI模型SI的四种扩展的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
数模.SI模型SI的四种扩展
http://www.chinasem.cn/article/709375。
23002807@qq.com
相关文章
Golang的CSP模型简介(最新推荐)
《Golang的CSP模型简介(最新推荐)》Golang采用了CSP（CommunicatingSequentialProcesses,通信顺序进程）并发模型,通过goroutine和channe... 目录前言一、介绍1. 什么是 CSP 模型2. Goroutine3. Channel4. Channe
Python实现阶乘的四种写法
《Python实现阶乘的四种写法》本文主要介绍了Python实现阶乘的六种写法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录第一种：推导式+循环遍历列表内每个元素相乘第二种：调用functools模块reduce的php累计
四种简单方法 轻松进入电脑主板 BIOS 或 UEFI 固件设置
《四种简单方法轻松进入电脑主板BIOS或UEFI固件设置》设置BIOS/UEFI是计算机维护和管理中的一项重要任务，它允许用户配置计算机的启动选项、硬件设置和其他关键参数，该怎么进入呢？下面... 随着计算机技术的发展，大多数主流 PC 和笔记本已经从传统 BIOS 转向了 UEFI 固件。很多时候，我们也
Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)
《Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)》：本文主要介绍Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细的相关资料,包括开通模型、配置APIKEY鉴权和SD... 目录豆包大模型概述开通模型付费安装 SDK 环境配置 API KEY 鉴权Ark 模型接口Prompt
大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略
在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）
这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题，这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题，在比赛之后请教了队友，然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意：把题意转变下就变成了：求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点：求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局
夕小瑶科技说 原创 作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南
一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了
科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）
介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具，它不仅展示了物种的堆积结果，还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异，为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路
引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验