System design epidemics using (44 resultados)
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Kanagachidambaresan, G. R. (EDT); Bhatia, Dinesh (EDT); Kumar, Dhilip (EDT); Mishra, Animesh (EDT)
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Kanagachidambaresan, G. R. (EDT); Bhatia, Dinesh (EDT); Kumar, Dhilip (EDT); Mishra, Animesh (EDT)
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Kanagachidambaresan, G. R. (EDT); Bhatia, Dinesh (EDT); Kumar, Dhilip (EDT); Mishra, Animesh (EDT)
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning (Signals and Communication Technology)
G. R. Kanagachidambaresan, Dinesh Bhatia, Dhilip Kumar, Animesh Mishra
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Kanagachidambaresan, G. R. (EDT); Bhatia, Dinesh (EDT); Kumar, Dhilip (EDT); Mishra, Animesh (EDT)
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Kanagachidambaresan, G. R. (EDT); Bhatia, Dinesh (EDT); Kumar, Dhilip (EDT); Mishra, Animesh (EDT)
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Kanagachidambaresan, G. R. (EDT); Bhatia, Dinesh (EDT); Kumar, Dhilip (EDT); Mishra, Animesh (EDT)
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Condición: New.
System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
Kanagachidambaresan, G. R. (EDT); Bhatia, Dinesh (EDT); Kumar, Dhilip (EDT); Mishra, Animesh (EDT)
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Hardback. Condición: New. 2023 ed. This book explores the benefits of deploying Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in the health care environment. The authors study different research directions that are working to serve challenges faced in building strong healthcare infrastructure with respect to the pandemic crisis. The authors take note of obstacles faced in the rush to develop and alter technologies during the Covid crisis. They study what can be learned from them and what can be leveraged efficiently. The authors aim to show how healthcare providers can use technology to exploit advances in machine learning and deep learning in their own applications. Topics include remote patient monitoring, data analysis of human behavioral patterns, and machine learning for decision making in real-time.…
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System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2023
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Gebunden. Condición: New. This book explores the benefits of deploying Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in the health care environment. The authors study different research directions that are working to serve challenges faced in building strong healthcare infr.
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Taschenbuch. Condición: Neu. System Design for Epidemics Using Machine Learning and Deep Learning | G. R. Kanagachidambaresan (u. a.) | Taschenbuch | Signals and Communication Technology | xxii | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031197543 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.…
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Condición: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Condición: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Hardcover. Condición: Brand New. 347 pages. 9.25x6.10x0.81 inches. In Stock.
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Hardback. Condición: New. 2023 ed. This book explores the benefits of deploying Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in the health care environment. The authors study different research directions that are working to serve challenges faced in building strong healthcare infrastructure with respect to the pandemic crisis. The authors take note of obstacles faced in the rush to develop and alter technologies during the Covid crisis. They study what can be learned from them and what can be leveraged efficiently. The authors aim to show how healthcare providers can use technology to exploit advances in machine learning and deep learning in their own applications. Topics include remote patient monitoring, data analysis of human behavioral patterns, and machine learning for decision making in real-time.…
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