机译:使用最佳运输连接Covid-19动态和人类流动的聚类模式
Sony Comp Sci Labs Inc Tokyo Japan;
Ctr Wiskunde Informat Sci Pk 123 NL-1098 XG Amsterdam Netherlands;
Univ Pittsburgh Publ Hlth Dynam Lab Pittsburgh PA 15261 USA|Univ Pittsburgh Grad Sch Publ Hlth Dept Biostat Pittsburgh PA 15261 USA;
Clustering; Optimal transport; Wasserstein distance; Time series; Mobility; COVID-19;
机译:时空分析,探索移动时代的人类出行方式和城市动态
机译:人口流动模式预测城市之间的流行趋势不同
机译:具有随人口变化流行趋势的时变人类流动模式
机译:灾后人类流动模式对运输网络复原态影响的实证分析
机译:基于Intario的行业和卡车旅行模式集群建模最优货运物流设施位置
机译:人口流动模式预测城市间流行趋势不同
机译:安全信息驱动的人类流动模式,具有比例流行性动态