Nvidia's Groq-chip ⚡, frontier-economie 💰, Ox Alpha-mysterie 🕵️

Publieke gezondheidsvoorspellingen moeten reageren op abrupte veranderingen in surveillancedata zonder ruis, rapportage-artefacten of tijdelijke trends te over-extrapoleren. We evalueerden autoregressive integrated moving average (ARIMA), random forest en extreme gradient boosting (XGBoost)-modellen met behulp van 190 wekelijkse observaties van openbaar beschikbare COVID-19-besmettingscijfers in Ontario van januari 2020 tot oktober 2023. Rolling-origin time-series cross-validation behield de temporele volgorde.