Suresh kumar h s (69 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Data-Driven Models for COVID-19 Severity Analysis in Comorbid Patients | An AI-Based Clinical Risk Assessment Approach | Suresh Kumar H S (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2026 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786209063152 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Br…ivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Datengestützte Modelle für die COVID-19-Schweregradanalyse bei komorbiden Patienten (German Edition)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Modelli guidati dai dati per l'analisi della gravità della COVID-19 nei pazienti con comorbilità | Un approccio alla valutazione del rischio clinico basato sull'intelligenza artificiale | Suresh Kumar H S (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2026 | Edizioni Sapienza | EAN 9786209622915 | Verantwort…liche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Modelos baseados em dados para a análise da gravidade da COVID-19 em doentes comórbidos | Uma abordagem de avaliação de risco clínico baseada em IA | Suresh Kumar H S (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2026 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786209684357 | Verantwortliche Person für die EU: SI…A OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Modele oparte na danych do analizy ci¿¿ko¿ci COVID-19 u pacjentów z chorobami wspó¿istniej¿cymi | Ryzyko kliniczne oparte na sztucznej inteligencji | Suresh Kumar H S (u. a.) | Taschenbuch | Polnisch | 2026 | Wydawnictwo Nasza Wiedza | EAN 9786209651410 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniS…criptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Datengestützte Modelle für die COVID-19-Schweregradanalyse bei komorbiden Patienten | Ein AI-basierter Ansatz für die klinische Risikobewertung | Suresh Kumar H S (u. a.) | Taschenbuch | 136 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786209713538 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniSc…riptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Condizione: new. Paperback. This book presents a comprehensive Artificial Intelligence driven framework for predicting COVID-19 severity in patients with comorbidities, addressing critical challenges in diagnosis, prognosis, and healthcare resource management. It integrates Machine Learning and Deep Learning technique…s to analyze large-scale clinical, demographic, and medical imaging data. Imbalanced clinical datasets are handled using advanced preprocessing and resampling strategies, enabling robust prediction of mortality, survival, and disease severity. The book serves as a comprehensive guide for researchers, data scientists, and healthcare professionals interested in AI-based Prediction of COVID-19 Severity in Patients with Comorbidities. It highlights that classical Machine Learning models, including Decision Tree, Random Forest, and Gaussian Naive Bayes, achieve high precision, while neural network-based models demonstrate strong generalization and robustness. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Lingua: Inglese
Editore: Omniscriptum, LAP Lambert Academic Publishing, 2026
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a comprehensive Artificial Intelligence driven framework for predicting COVID-19 severity in patients with comorbidities, addressing critical challenges in diagnosis, prognosis, and healthcare resource management…. It integrates Machine Learning and Deep Learning techniques to analyze large-scale clinical, demographic, and medical imaging data. Imbalanced clinical datasets are handled using advanced preprocessing and resampling strategies, enabling robust prediction of mortality, survival, and disease severity. The book serves as a comprehensive guide for researchers, data scientists, and healthcare professionals interested in AI-based Prediction of COVID-19 Severity in Patients with Comorbidities. It highlights that classical Machine Learning models, including Decision Tree, Random Forest, and Gaussian Naïve Bayes, achieve high precision, while neural network-based models demonstrate strong generalization and robustness. 196 pp. Englisch.
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Paperback. Condizione: new. Paperback. This book presents a comprehensive Artificial Intelligence driven framework for predicting COVID-19 severity in patients with comorbidities, addressing critical challenges in diagnosis, prognosis, and healthcare resource management. It integrates Machine Learning and Deep Learning technique…s to analyze large-scale clinical, demographic, and medical imaging data. Imbalanced clinical datasets are handled using advanced preprocessing and resampling strategies, enabling robust prediction of mortality, survival, and disease severity. The book serves as a comprehensive guide for researchers, data scientists, and healthcare professionals interested in AI-based Prediction of COVID-19 Severity in Patients with Comorbidities. It highlights that classical Machine Learning models, including Decision Tree, Random Forest, and Gaussian Naive Bayes, achieve high precision, while neural network-based models demonstrate strong generalization and robustness. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Paperback. Condizione: new. Paperback. This book presents a comprehensive Artificial Intelligence driven framework for predicting COVID-19 severity in patients with comorbidities, addressing critical challenges in diagnosis, prognosis, and healthcare resource management. It integrates Machine Learning and Deep Learning technique…s to analyze large-scale clinical, demographic, and medical imaging data. Imbalanced clinical datasets are handled using advanced preprocessing and resampling strategies, enabling robust prediction of mortality, survival, and disease severity. The book serves as a comprehensive guide for researchers, data scientists, and healthcare professionals interested in AI-based Prediction of COVID-19 Severity in Patients with Comorbidities. It highlights that classical Machine Learning models, including Decision Tree, Random Forest, and Gaussian Naive Bayes, achieve high precision, while neural network-based models demonstrate strong generalization and robustness. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents a comprehensive Artificial Intelligence driven framework for predicting COVID-19 severity in patients with comorbidities, addressing critical challenges in diagnosis, prognosis, and healthcare resource management. It… integrates Machine Learning and Deep Learning techniques to analyze large-scale clinical, demographic, and medical imaging data. Imbalanced clinical datasets are handled using advanced preprocessing and resampling strategies, enabling robust prediction of mortality, survival, and disease severity. The book serves as a comprehensive guide for researchers, data scientists, and healthcare professionals interested in AI-based Prediction of COVID-19 Severity in Patients with Comorbidities. It highlights that classical Machine Learning models, including Decision Tree, Random Forest, and Gaussian Naïve Bayes, achieve high precision, while neural network-based models demonstrate strong generalization and robustness.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 196 pp. Englisch.
