9783030339654 - deep learning techniques for biomedical and health informatics: 68 (studies in big data, 68) (15 resultados)
Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics
Dash, Sujata (EDT); Acharya, Biswa Ranjan (EDT); Mittal, Mamta (EDT); Abraham, Ajith (EDT); Kelemen, Arpad (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Studies in Big Data, Libro 61 de 95. Libro 61 de 95 - Studies in Big Data
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Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics
Dash, Sujata (EDT); Acharya, Biswa Ranjan (EDT); Mittal, Mamta (EDT); Abraham, Ajith (EDT); Kelemen, Arpad (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
Serie: Studies in Big Data, Libro 61 de 95. Libro 61 de 95 - Studies in Big Data
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Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics
Dash, Sujata (EDT); Acharya, Biswa Ranjan (EDT); Mittal, Mamta (EDT); Abraham, Ajith (EDT); Kelemen, Arpad (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics
Dash, Sujata (EDT); Acharya, Biswa Ranjan (EDT); Mittal, Mamta (EDT); Abraham, Ajith (EDT); Kelemen, Arpad (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2019
Serie: Studies in Big Data, Libro 61 de 95. Libro 61 de 95 - Studies in Big Data
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a collection of state-of-the-art approaches for deep-learning-based biomedical and health-related applications. The aim of healthcare informatics is to ensure high-quality, efficient health care, and better treatment and quality of life… by efficiently analyzing abundant biomedical and healthcare data, including patient data and electronic health records (EHRs), as well as lifestyle problems. In the past, it was common to have a domain expert to develop a model for biomedical or health care applications; however, recent advances in the representation of learning algorithms (deep learning techniques) make it possible to automatically recognize the patterns and represent the given data for the development of such model.This book allows new researchers and practitioners working in the field to quickly understand the best-performing methods. It also enables them to compare different approaches and carry forward their research in an important area that has a direct impact on improving the human life and health.It is intended for researchers, academics, industry professionals, and those at technical institutes and R&D organizations, as well as students working in the fields of machine learning, deep learning, biomedical engineering, health informatics, and related fields.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Studies in Big Data, Libro 61 de 95. Libro 61 de 95 - Studies in Big Data
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Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics
Dash, Sujata|Acharya, Biswa Ranjan|Mittal, Mamta|Abraham, Ajith|Kelemen, Arpad
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Editorial: Springer International Publishing, 2019
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents state-of-the-art approaches for deep-learning-based biomedical and health-related applicationsDiscusses the latest advances and developments in the fields of biomedical, health informatics, and deep… learningWritten by experts in th.
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Editorial: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2019, 2019
Serie: Studies in Big Data, Libro 61 de 95. Libro 61 de 95 - Studies in Big Data
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a collection of state-of-the-art approaches for deep-learning-based biomedical and health-related applications. The aim of healthcare informatics is to ensure high-quality, efficient health care, and better treatment and… quality of life by efficiently analyzing abundant biomedical and healthcare data, including patient data and electronic health records (EHRs), as well as lifestyle problems. In the past, it was common to have a domain expert to develop a model for biomedical or health care applications; however, recent advances in the representation of learning algorithms (deep learning techniques) make it possible to automatically recognize the patterns and represent the given data for the development of such model.This book allows new researchers and practitioners working in the field to quickly understand the best-performing methods. It also enables them to compare different approaches and carry forward their research in an important area that has a direct impact on improving the human life and health.It is intended for researchers, academics, industry professionals, and those at technical institutes and R&D organizations, as well as students working in the fields of machine learning, deep learning, biomedical engineering, health informatics, and related fields. 412 pp. Englisch.
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Editorial: Springer, Springer Nov 2019, 2019
Serie: Studies in Big Data, Libro 61 de 95. Libro 61 de 95 - Studies in Big Data
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents a collection of state-of-the-art approaches for deep-learning-based biomedical and health-related applications. The aim of healthcare informatics is to ensure high-quality, efficient health care, and better treatment and qua…lity of life by efficiently analyzing abundant biomedical and healthcare data, including patient data and electronic health records (EHRs), as well as lifestyle problems. In the past, it was common to have a domain expert to develop a model for biomedical or health care applications; however, recent advances in the representation of learning algorithms (deep learning techniques) make it possible to automatically recognize the patterns and represent the given data for the development of such model.This book allows new researchers and practitioners working in the field to quickly understand the best-performing methods. It also enables them to compare different approaches and carry forward their research in an important area that has a direct impact on improving the human life and health.It is intended for researchers, academics, industry professionals, and those at technical institutes and R&D organizations, as well as students working in the fields of machine learning, deep learning, biomedical engineering, health informatics, and related fields.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 412 pp. Englisch.
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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