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日本語
自然災害が打ったときレスポンダーはすぐに多くの場合連邦緊急事態管理庁または赤十字社への転換、救助活動を調整するために正確な地理空間データを有するに依存します。次回洪水ヒット道路ハンプトン バージニア州地域はより良い準備は低いソースからマッピング モデルのおかげで、それを処理するためにしかし: バージニア工科大学バージニア バイオインフォマティクス研究所 (VBI)。モデルはもともと最高中央リソース センターを確立するために場所を把握するリベリアのエボラ出血熱に襲われた部分で医療従事者のために作成されました。どうなるか潜在的広がり、病気として情報化時代の記事で書いた VBI の Bryan ルイス ・ モデルに人口統計、家族構造、旅行パターンおよび活動に関する情報を使用されます。
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English
When natural disasters hit, responders depend on quickly having accurate geospatial data to help them coordinate rescue efforts, often turning to the Federal Emergency Management Agency or the Red Cross. But the next time a flood hits Hampton Roads, Va., the region will be better prepared to handle it, thanks to a mapping model from an unlikely source: Virginia Tech’s Virginia Bioinformatics Institute (VBI). The model was originally created to help health workers in Ebola-stricken parts of Liberia figure out where to best establish central resource centers. It used information on demographics, family structures, travel patterns and activities to help model what would potentially happen as the disease spread, VBI’s Bryan Lewis wrote in an Information Age article.
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