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Different forms of superspreading lead to different outcomes: Heterogeneity in infectiousness and contact behavior relevant for the case of SARS-CoV-2., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). PLoS Comput. Biol., (2022)Evaluating COVID-19 vaccine allocation policies using Bayesian m-top exploration., , , , , und . CoRR, (2023)Inferring age-specific differences in susceptibility to and infectiousness upon SARS-CoV-2 infection based on Belgian social contact data., , , , , , , , und . PLoS Comput. Biol., (2022)Active Learning to Understand Infectious Disease Models and Improve Policy Making., , , , , und . PLoS Comput. Biol., (2014)Social Contact Patterns in an Individual-based Simulator for the Transmission of Infectious Diseases (Stride)., , , und . ICCS, Volume 108 von Procedia Computer Science, Seite 2438-2442. Elsevier, (2017)Optimizing agent-based transmission models for infectious diseases., , , , , und . BMC Bioinform., (2015)Exploring the Pareto front of multi-objective COVID-19 mitigation policies using reinforcement learning., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). CoRR, (2022)Assessing the feasibility and effectiveness of household-pooled universal testing to control COVID-19 epidemics., , , , , und . PLoS Comput. Biol., (2021)Future Ramifications of Age-Dependent Immunity Levels for Measles: Explorations in an Individual-Based Model., , , und . ICCS (1), Volume 11536 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 456-467. Springer, (2019)