Mathematical Modelling, Simulations, and AI for Emergent Pandemic Diseases: Lessons Learned from Covid-19
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Add to basketProvides a comprehensive overview of the state-of-the-art in mathematical modeling and computational simulations for emerging pandemics Presents modeling techniques that go beyond COVID-19, and that can be applied to tailoring intervention.
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Mathematical Modeling, Simulations, and Artificial Intelligence for Emergent Pandemic Diseases: Lessons Learned from COVID-19 includes new research, models and simulations developed during the COVID-19 pandemic into how mathematical methods and practice can impact future response. Chapters go beyond forecasting COVID-19, bringing different scale angles and mathematical techniques (e.g., ordinary differential and difference equations, agent-based models, artificial intelligence, and complex networks) which could have potential use in modeling other emergent pandemic diseases. A major part of the book focuses on preparing the scientific community for the next pandemic, particularly the application of mathematical modeling in ecology, economics and epidemiology.
Readers will benefit from learning how to apply advanced mathematical modeling to a variety of topics of practical interest, including optimal allocations of masks and vaccines but also more theoretical problems such as the evolution of viral variants.
In 1971, 1972, 1975 and 1976, he worked for different electrical engineering consulting companies in Bogota, Colombia. In 1974 he was a professor in the Electrical Engineering Department of UIS, Colombia. From January 1981 to November 1990, he worked as a researcher at the Electrical Research Institute, Cuernavaca, Mexico. He was a professor of the graduate program in electrical engineering at the Universidad Autonoma de Nuevo Leon (UANL), Monterrey, Mexico, from December 1990 to December 1996. Since January 1997, he has been with CINVESTAV-IPN (Guadalajara Campus, Mexico) as a Professor of Electrical Engineering in their graduate programs. His research interests are in neural networks and fuzzy logic as applied to automatic control systems. He has been the advisor of 21 Ph. D. theses and 40 M. Sc theses.
He was granted a USA National Research Council Award as a research associate at NASA Langley Research Center, Hampton, Virginia, USA (January 1985 to March 1987). He is also a member of the Mexican National Research System (promoted to highest rank, III, in 2005), the Mexican Academy of Science and the Mexican Academy of Engineering. He has published four books, more than 150 technical papers in international journals and conferences, and has served as a reviewer for different international journals and conferences. He has also been a member of many international conferences, both IEEE and IFAC.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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