【标签】 按所选赛道选择话题标签：社会公益
【标题】【社会服务赛道】 + 基于贝叶斯网络最小后验熵的疫情控制系统
【正文】 至少包含以下 4 个部分，可以增加额外的部分（比如自我介绍、经验总结、踩坑复盘等）
0. 先和大家打个招呼吧 
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你是谁： 我是一个独立开发者；
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你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的： 我给它梳理需求，让它做前后端并部署，写基础的算法。然后让它做做多线程采样提速，做做任务队列避免算力拥挤。
1. Demo 简介
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是什么：网站；
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面向谁：疾控中心、卫健委；
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主要功能：通过采集大规模疫情下的人际交往数据，通过一些算法在有限资源下提升检出率，加快检出速度
2. Demo 创作思路
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灵感来源：2020年，我发现疫情防控这个问题可以被建模，建模后理论上可以搞一些算法极大程度去优化防控效率（用最小后验熵做目标函数优化检测方案），然后发现有一个关键算法无人研究，只有理论上的n!级别的算法，我在工作中，在任何空闲的时间，都在思考如何优化，最终在2024年找到了常数项复杂度的算法，但是没有能力开发成可用的系统，在有了trae过后，感觉这些工作可以开展了；
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想解决的问题：在大规模疫情下，高效利用检测、控制资源，达到理论上的策略最佳；
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为什么做这个方向：我不希望世界上再出现一次新冠。
3. Demo 体验地址（三选一）
4. TRAE 实践过程
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清晰展示用 TRAE 完成 Demo 开发的完整流程；
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（1）给它讲我要做一个项目，项目是一个前端、后端、c++计算模块
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（2）让它在前端做一个测试数据生成功能，并模拟真是情况得不到完整数据的情况
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（3）c++计算模块让它开发了两种算法作为参照
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（4）开始联调
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（5）让它理解我的核心算法的简化版
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附开发关键步骤截图（不少于 3 张）；
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附关键任务对话的 Session ID（不少于 3 个），用于证明作品由 TRAE 开发完成。
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5. 对应的报名审核通过的帖子链接
基于贝叶斯网络最小后验熵的疫情控制系统 - TRAE AI 创造力大赛 / 【大赛报名专区】 - TRAE 官方中文社区
Session ID 在哪找？ Session ID 是 TRAE 每段对话任务的唯一标识，用来证明作品确实由 TRAE 开发完成。请在创作时保留关键任务的对话记录，发帖时附上对应 Session ID——双击 TRAE 的对话复制出来即可。（如下图）
