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題目： Dynamic Spatio-temporal Graph-based CNNs for Traffic Flow Prediction

摘要： 由于其時空結構的復雜性和動態性，預測未來交通流是一個具有挑戰性的問題。大多數現有的基于圖的CNN都試圖捕捉靜態關系，而忽略了序列數據下的動態關系。本文通過學習表達特征來表示時空結構，并從監控視頻數據中預測未來的交通流，提出了一種基于動態時空圖的神經網絡(DST-GCNNs)。特別是，DST-GCNN是一個雙流網絡。在流量預測流中，我們提出了一種新的基于圖形的時空卷積層來從流量的圖形表示中提取特征。然后將幾個這樣的層疊加在一起來預測未來的流動。同時，隨著交通條件的變化，圖中交通流之間的關系往往是時變的。為了捕獲圖的動態，我們使用圖預測流來預測動態圖結構，并將預測的結構輸入到流預測流中。在實際數據集上的實驗表明，該模型與現有的方法相比具有較強的競爭能力。

題目： 新型冠狀病毒肺炎流行病學特征的最新認識

簡介： 中華預防醫學會新型冠狀病毒肺炎防控專家組在文獻回顧和專家研討基礎上，形成了對新型冠狀病毒肺炎流行病學特征的最新認識。病毒最初的來源為武漢市華南海鮮市場，穿山甲為潛在的動物宿主。目前傳染源主要是新型冠狀病毒感染的患者，隱性感染者也可能成為傳染源，主要經呼吸道飛沫傳播和接觸傳播，人群普遍易感。平均潛伏期5.2 d，流行初期基本再生數（R0）為2.2。患者多數表現為普通型和輕型。病死率為2.38%，合并基礎疾病的老年男性病死率較高。新型冠狀病毒肺炎的防控要點包括完善疫情信息監測、隔離診治傳染源、加快疑似病例診斷、規范密切接觸者管理、重視聚集性疫情防控和院內感染防控、關注返程人員的疫情防控和加強社區防控。

新型冠狀病毒肺炎（novel coronavirus pneumonia，NCP），簡稱新冠肺炎，其病原體為新型冠狀病毒。WHO已將該疾病正式命名為2019冠狀病毒病（corona virus disease 2019，COVID-19）。自2019年12月12日首例患者入院以來，截至2020年2月10日，我國累計報告新型冠狀病毒肺炎確診病例42 708例，累計死亡1 017例[1]。其中，湖北省和武漢市的累計確診病例分別占全國的74.3%和43.2%，是疫情防控的重中之重。同時，中國以外有24個國家和地區報告確診病例395例，累計死亡1例[2]。中華預防醫學會新型冠狀病毒肺炎防控專家組基于文獻綜述、專家研討等方法，形成了對新型冠狀病毒肺炎流行病學特征的最新認識，以便讀者能不斷積累對這個新發傳染病的認識，提高防控意識，共同應對疫情。

內容概述：

• 傳染源
• 傳播途徑
• 易感人群
• 流行特征
• 臨床特征
• 防控要點

2019年12月中旬以來，中國武漢短期內出現了以發熱、乏力、咳嗽、呼吸不暢為主要癥狀的不明原因肺炎病例 ，各級政府、衛生健康行政主管部門高度重視，快速組織疾控機構、醫療單位和科研院所開展調查、救治和協作攻 關，迅速確定這類病例的病原為新型冠狀病毒，世界衛生組織（WHO）確認并命名為2019-nCoV，該病原感染所 致的肺炎稱為新型冠狀病毒肺炎。

為了增進大眾及有關專業人員對新型冠狀病毒肺炎這一新型疾病的認識和理解，指導個人預防，降低傳播風險 ，武漢市疾病預防控制中心組織豐富經驗的傳染病防治專家、病原生物與免疫專業研究學者，以及三甲醫院臨床一 線專家，緊急編撰了《新型冠狀病毒肺炎預防手冊》一書。全書內容分為認識冠狀病毒、理解傳播風險、早發現早 治療、個人衛生防護、場所衛生要求和傳染病相關知識等六部分，以圖文并茂、通俗易懂的表達方式，為大眾解答 在抗擊新型冠狀病毒肺炎過程中的疑惑。只要我們眾志成城，攻堅克難，科學預防，一定能夠奪取控制新型冠狀病 毒肺炎流行與傳播的勝利。

由于編寫時間倉促，對新型疾病有關問題認知不足，斧正為感！

《新型冠狀病毒肺炎預防手冊》編撰組 2020年元月

論文題目： Gravity-Inspired Graph Autoencoders for Directed Link Prediction

論文摘要：

圖自編碼器(AE)和變分自編碼器(VAE)是近年來出現的強有力的節點嵌入方法。特別是利用圖AE和VAE成功地解決了具有挑戰性的鏈路預測問題，目的是找出圖上的一些節點對是否被未觀察到的邊所連接。然而，這些模型側重于無向圖，因此忽略了鏈接的潛在方向，這限制了許多實際應用程序。在本文中，我們擴展了graph AE和VAE框架來解決有向圖中的鏈路預測問題。我們提出了一種新的gravity-inspired的解碼器方案，可以有效地從節點嵌入中重建有向圖。我們對標準graph AE和VAE表現較差的三種不同定向鏈路預測任務進行了實證評價。我們在三個真實世界的圖上獲得了具有競爭力的結果，超過了幾個流行的baseline。

論文作者：

Guillaume Salha自2018年10月以來，在巴黎理工學院(Ecole Polytechnique)攻讀機器學習博士學位，師從羅曼·亨內昆(Romain Hennequin)和米哈利斯·瓦茲爾賈尼(Michalis Vazirgiannis)。研究興趣跨越了深度學習和圖形挖掘的廣泛領域，并應用于音樂推薦。在最近的出版物中，主要關注圖表示學習、圖自動編碼器模型。2016年，畢業于巴黎薩克萊高等師范學院(Ecole Normale Superieure Paris-Saclay)，獲得了計算機視覺與機器學習(MVA)碩士學位，在巴黎工程學院(ENSAE ParisTech)獲得了工程學碩士學位。

Stratis Limnios是巴黎綜合理工學院博士生，目前在巴黎高等理工學院計算機科學實驗室，研究興趣是機器學習，深度學習和圖挖掘。

Romain Hennequin目前是Deezer的音樂信息檢索工程師。在Deezer之前，在Audionamix工作了3年，工作側重于聲源分離。并且在Bertrand David和Roland Badeau的指導下，在巴黎電信的TSI(信號和圖像處理部門)完成了博士學位，工作主要集中在音樂信息檢索上，論文主題是分解音樂譜圖，使用分解方法中的信號模型(如非負矩陣分解)。

題目： Online long-term trajectory prediction based on mined route patterns

簡介：

在這篇論文中，我們提出了一個大數據框架來預測流軌跡數據，利用挖掘的軌跡模式，允許準確的長期預測和低延遲。特別地，為了達到這個目標，我們遵循兩步的方法。首先，我們以離線的方式有效地識別隱藏的移動模式。隨后，軌跡預測算法利用這些模式來延長有用預測的時間范圍。實驗研究基于真實的航空和海事數據集。

作者簡介：

Panagiotis Tampakis是比雷埃夫斯大學在讀博士研究生，研究重點是數據管理、數據挖掘、大數據、移動數據管理、礦山軌跡數據。

Harris Georgiou是信息系統工程師(理學學士，理學碩士)，機器學習和醫學成像研究員(博士)，專業從事信息系統/信息技術和研發顧問，私營部門的學術教師，兼職軟件開發人員，全年潛水潛水員和水下攝影師。研究重點是機器學習，信號處理，醫學成像，預測分析，博弈論。