Poonkuntran (97 resultados)
Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
Poonkuntran, S. (EDT); Kumar Dhanraj, Rajesh (EDT); Balusamy, Balamurugan (EDT)
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
Poonkuntran, S. (EDT); Kumar Dhanraj, Rajesh (EDT); Balusamy, Balamurugan (EDT)
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
Poonkuntran, S. (EDT); Kumar Dhanraj, Rajesh (EDT); Balusamy, Balamurugan (EDT)
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
Poonkuntran, S. (EDT); Kumar Dhanraj, Rajesh (EDT); Balusamy, Balamurugan (EDT)
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Deep Learning for Smart Healthcare : Trends, Challenges and Applications
Murugeswari, K. (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Poonkuntran, S. (EDT); Puyalnithi, Thendral (EDT)
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Deep Learning for Smart Healthcare : Trends, Challenges and Applications
Murugeswari, K. (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Poonkuntran, S. (EDT); Puyalnithi, Thendral (EDT)
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Deep Learning for Smart Healthcare : Trends, Challenges and Applications
Murugeswari, K. (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Poonkuntran, S. (EDT); Puyalnithi, Thendral (EDT)
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Paperback. Condición: New. Deep learning can provide more accurate results compared to machine learning. It uses layered algorithmic architecture to analyze data. It produces more accurate results since learning from previous results enhances its ability. The multi-layered nature of deep learning systems has the potential to classify subtle abnormalities in medical images, clustering patients with similar characteristics into risk-based cohorts, or highlighting relationships between symptoms and outcomes within vast quantities of unstructured data.Exploring this potential, Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications is a reference work for researchers and academicians who are seeking new ways to apply deep learning algorithms in healthcare, including medical imaging and healthcare data analytics. It covers how deep learning can analyze a patient's medical history efficiently to aid in recommending drugs and dosages. It discusses how deep learning can be applied to CT scans, MRI scans and ECGs to diagnose diseases. Other deep learning applications explored are extending the scope of patient record management, pain assessment, new drug design and managing the clinical trial process.Bringing together a wide range of research domains, this book can help to develop breakthrough applications for improving healthcare management and patient outcomes.…
Deep Learning for Smart Healthcare : Trends, Challenges and Applications
Murugeswari, K. (EDT); Sundaravadivazhagan, B. (EDT); Poonkuntran, S. (EDT); Puyalnithi, Thendral (EDT)
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Paperback. Condición: New. The book explores the critical challenge of securing sensitive medical data in the face of rising cyber threats. It examines how artificial intelligence can be leveraged to detect and mitigate cyber threats in healthcare environments. It integrates advanced technologies such as AI security applications, blockchain techniques, cryptanalysis, and 5G security to strengthen the protection of healthcare systems. By offering insights into the latest vulnerability assessment technologies and effective protection strategies, this book serves as an essential resource for professionals and researchers dedicated to enhancing cyber security in the healthcare industry.…
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Paperback. Condición: New. Deep learning can provide more accurate results compared to machine learning. It uses layered algorithmic architecture to analyze data. It produces more accurate results since learning from previous results enhances its ability. The multi-layered nature of deep learning systems has the potential to classify subtle abnormalities in medical images, clustering patients with similar characteristics into risk-based cohorts, or highlighting relationships between symptoms and outcomes within vast quantities of unstructured data.Exploring this potential, Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications is a reference work for researchers and academicians who are seeking new ways to apply deep learning algorithms in healthcare, including medical imaging and healthcare data analytics. It covers how deep learning can analyze a patient's medical history efficiently to aid in recommending drugs and dosages. It discusses how deep learning can be applied to CT scans, MRI scans and ECGs to diagnose diseases. Other deep learning applications explored are extending the scope of patient record management, pain assessment, new drug design and managing the clinical trial process.Bringing together a wide range of research domains, this book can help to develop breakthrough applications for improving healthcare management and patient outcomes.…
