Bio-Inspired Optimization for Medical Data Mining
Idioma: inglés
Editorial: Wiley Jul 2024, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - This book is a comprehensive exploration of bio-inspired optimization techniques and their potential applications in healthcare. Bio-Inspired Optimization for Medical Data Mining is a groundbreaking book that delves into the convergence of nature's ingenious algorithms and cutting-edge healthcare technology. Through a comprehensive exploration of state-of-the-art algorithms and practical case studies, readers gain unparalleled insights into optimizing medical data processing, enabling more precise diagnosis, optimizing treatment plans, and ultimately advancing the field of healthcare. Organized into 15 chapters, readers learn about the theoretical foundation of pragmatic implementation strategies and actionable advice. In addition, it addresses current developments in molecular subtyping and how they can enhance clinical care. By bridging the gap between cutting-edge technology and critical healthcare challenges, this book is a pivotal contribution, providing a roadmap for leveraging nature-inspired algorithms. In this book, the reader will discover - Cutting-edge bio-inspired algorithms designed to optimize medical data processing, providing efficient and accurate solutions for complex healthcare challenges; - How bio-inspired optimization can fine-tune diagnostic accuracy, leading to better patient outcomes and improved medical decision-making; - How bio-inspired optimization propels healthcare into a new era, unlocking transformative solutions for medical data analysis; - Practical insights and actionable advice on implementing bio-inspired optimization techniques and equipping effective real-world medical data scenarios; - Compelling case studies illustrating how bio-inspired optimization has made a significant impact in the medical field, inspiring similar success stories. Audience This book is designed for a wide-ranging audience, including medical professionals, healthcare researchers, data scientists, and technology enthusiasts.…
N° de ref. del artículo 9781394214181
- Título
- Bio-Inspired Optimization for Medical Data Mining
- Autor
- Bhavna Saini
- Editorial
- Wiley Jul 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394214189
- ISBN 13
- 9781394214181
- Peso del artículo
- 726 gramos
- Dimensiones
- 237x159x27 mm
This book is a comprehensive exploration of bio-inspired optimization techniques and their potential applications in healthcare.
Bio-Inspired Optimization for Medical Data Mining is a groundbreaking book that delves into the convergence of nature’s ingenious algorithms and cutting-edge healthcare technology. Through a comprehensive exploration of state-of-the-art algorithms and practical case studies, readers gain unparalleled insights into optimizing medical data processing, enabling more precise diagnosis, optimizing treatment plans, and ultimately advancing the field of healthcare.
Organized into 15 chapters, readers learn about the theoretical foundation of pragmatic implementation strategies and actionable advice. In addition, it addresses current developments in molecular subtyping and how they can enhance clinical care. By bridging the gap between cutting-edge technology and critical healthcare challenges, this book is a pivotal contribution, providing a roadmap for leveraging nature-inspired algorithms.
In this book, the reader will discover
- Cutting-edge bio-inspired algorithms designed to optimize medical data processing, providing efficient and accurate solutions for complex healthcare challenges;
- How bio-inspired optimization can fine-tune diagnostic accuracy, leading to better patient outcomes and improved medical decision-making;
- How bio-inspired optimization propels healthcare into a new era, unlocking transformative solutions for medical data analysis;
- Practical insights and actionable advice on implementing bio-inspired optimization techniques and equipping effective real-world medical data scenarios;
- Compelling case studies illustrating how bio-inspired optimization has made a significant impact in the medical field, inspiring similar success stories.
Audience
This book is designed for a wide-ranging audience, including medical professionals, healthcare researchers, data scientists, and technology enthusiasts.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Sumit Srivastava, PhD, is the director of Information Technology at Manipal University, Jaipur, India. He obtained his doctorate in data mining from the University of Rajasthan, India. His areas of research involve algorithms, data science, knowledge, and engineering education. He has published more than 70 research papers in review journals.
Abhineet Anand, PhD, is a professor in computer science and engineering at Chandigarh University, Mohali, Punjab. He is also the director of the institution. His research includes artificial intelligence, machine learning, cloud computing, optical fiber, etc. He has published in various international journals and conferences, along with four book chapters.
Abhishek Kumar, PhD, is an associate professor in the Computer Science & Engineering Department at Chandigarh University, Punjab, India, and is affiliated with the University of Castilla-La Mancha (UCLM), Toledo, Spain. His research areas include artificial intelligence, renewable energy, image processing, and machine learning. In total, he has more than 100 publications in peer-reviewed journals. Kumar is a keynote speaker and a member of various national and international societies in the field of engineering and research. He was awarded the CV Ramen National Award in 2018 in the young researcher and faculty category.
Bhavna Saini, PhD, is an assistant professor at Central University, Rajasthan, India. His areas of research include face recognition and fingerprint recognition, data management systems, machine learning, and computer vision. He has numerous books and research papers at national and international levels.
Pramod Singh Rathore is an assistant professor in the Department of Computer and Communication Engineering, Manipal University Jaipur, India. He has teaching experience of more than 10 years and has 45 publications in peer-reviewed national and international journals.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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