1. AI 基础设施的疫情防控：智能化传染病监测与预警——相关领域典型问题解析

1.1 什么是深度学习在传染病监测中的应用？

答案： 深度学习是一种强大的机器学习技术，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，对大量复杂数据进行分析和模式识别。在传染病监测中，深度学习可以用于实时监测疾病传播趋势，预测疫情发展，以及诊断患病个体。

解析： 深度学习通过处理大量的医疗数据，如病例记录、基因序列、流行病学数据等，可以学习到疾病传播的规律，从而实现对疾病的早期预警。例如，使用卷积神经网络（CNN）可以对医学影像进行分类和识别，用于肿瘤检测；使用循环神经网络（RNN）可以对时间序列数据进行建模，预测疾病的传播趋势。

1.2 如何利用机器学习算法进行传染病预测？

答案： 利用机器学习算法进行传染病预测通常包括以下几个步骤：

数据收集与预处理： 收集相关的历史数据，