Machine Learning for Critical Internet of Medical Things : Applications and Use Cases
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2022
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses the applications, challenges, and future trends of machine learning in medical domain, including both basic and advanced topics. The book presents how machine learning is helpful in smooth conduction of administrative processes in hospitals, in treating infectious diseases, and in personalized medical treatments. The authors show how machine learning can also help make fast and more accurate disease diagnoses, easily identify patients, help in new types of therapies or treatments, model small-molecule drugs in pharmaceutical sector, and help with innovations via integrated technologies such as artificial intelligence as well as deep learning. The authors show how machine learning also improves the physician's and doctor's medical capabilities to better diagnosis their patients. This book illustrates advanced, innovative techniques, frameworks, concepts, and methodologies of machine learning that will enhance the efficiency and effectiveness of the healthcare system.Provides researchers in machine and deep learning with a conceptual understanding of various methodologies of implementing the technologies in medical areas;Discusses the role machine learning and IoT play into locating different virus and diseases across the globe, such as COVID-19, Ebola, and cervical cancer;Includes fundamentals and advances in machine learning in the medical field, supported by significant case studies and practical applications.…
N° de ref. del artículo 9783030809270
- Título
- Machine Learning for Critical Internet of Medical Things : Applications and Use Cases
- Autor
- Anand Nayyar
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030809277
- ISBN 13
- 9783030809270
- Peso del artículo
- 576 gramos
- Dimensiones
- 241x160x21 mm
- Provides researchers in machine and deep learning with a conceptual understanding of various methodologies of implementing the technologies in medical areas;
- Discusses the role machine learning and IoT play into locating different virus and diseases across the globe, such as COVID-19, Ebola, and cervical cancer;
- Includes fundamentals and advances in machine learning in the medical field, supported by significant case studies and practical applications.
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Acerca del autor
Anand Nayyar (Senior Member, IEEE) received the Ph.D. degree in computer science from Desh Bhagat University, in 2017, in the area of wireless sensor networks. He is currently working with the Graduate School, Duy Tan University, Da Nang, Vietnam. He is also a Certified Professional with more than 75 professional certificates from CISCO, Microsoft, Oracle, Google, Beingcert, EXIN, GAQM, Cyberoam, and many more. He has published more than 300 research articles in various National and International Conferences, and International Journals (Scopus/SCI/SCIE/SSCI Indexed). He is also a member of more than 50 Associations as a Senior Member and a Life Member and also acting as an ACM Distinguished Speaker. He has authored/coauthored cum Edited 25 Books of computer science. He has associated with more than 400 International Conferences as programme committee/advisory board/review board member. He has two patents to his name in the area of Internet of Things and speech processing. He is currently working in the area of wireless sensor networks, MANETS, swarm intelligence, cloud computing, Internet of Things, Blockchain, machine learning, deep learning, cyber security, network simulation, and wireless communications. He has awarded more than 20 Awards for Teaching and Research―Young Scientist, the Best Scientist, the Young Researcher Award, the Outstanding Researcher Award, the Indo-International Emerging Star Award (to name a few). He is acting as the Editor in Chief of IGI-Global, USA journal titled International Journal of Smart Vehicles and Smart Transportation (IJSVST).
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