Mengel michael (22 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Good. . Satisfaction 100% guaranteed. Jason Pedersen; Anthony A. Black; Jeff Pina; Justin Miller; Ernie Najera; Sam Laggren; Troy Zurel; Jenn Fuguet; Christian Vilaire; Tara Abbamondi; Nathan Girten; Eric Schock; Jenn Corella; Russ Kazmierczak; Joshua Green; Nicolai Green; Matt Goodall; Madame M; JP Manzanare…s (illustrator).
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Paperback. Zustand: Very Good. Connecting readers with great books since 1972! Used books may not include companion materials, and may have some shelf wear or limited writing. We ship orders daily and Customer Service is our top priority. Jason Pedersen; Anthony A. Black; Jeff Pina; Justin Miller; Ernie Najera; Sam Laggren; Troy… Zurel; Jenn Fuguet; Christian Vilaire; Tara Abbamondi; Nathan Girten; Eric Schock; Jenn Corella; Russ Kazmierczak; Joshua Green; Nicolai Green; Matt Goodall; Madame M; JP Manzanares (illustrator).
Verlag: Würzburg, 1988
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Data driven Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in digital pathology, radiology, and dermatology is very promising. In specific cases, for example, Deep Learning (DL), even exceeding human performance. However, in the context of medicine it is important for a human expert to… verify the outcome. Consequently, there is a need for transparency and re-traceability of state-of-the-art solutions to make them usable for ethical responsible medical decision support. Moreover, big data is required for training, covering a wide spectrum of a variety of human diseases in different organ systems. These data sets must meet top-quality and regulatory criteria and must be well annotated for ML at patient-, sample-, and image-level. Here biobanks play a central and future role in providing large collections of high-quality, well-annotated samples and data. The main challenges are finding biobanks containing fit-for-purpose samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions. The main challenges are finding biobanks containing fit-for-purpose samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges (Lecture Notes in Computer Science)
Goebel, Randy (Editor) / Holzinger, Andreas (Editor) / Mengel, Michael (Editor) / Müller, Heimo (Editor)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology | State-of-the-Art and Future Challenges | Andreas Holzinger (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xii | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030504014 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tie…rgartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Data driven Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in digital pathology, radiology, and dermatology is very promising. In specific cases, for example, Deep Learning (DL), even exceeding human performance. However, in the context of me…dicine it is important for a human expert to verify the outcome. Consequently, there is a need for transparency and re-traceability of state-of-the-art solutions to make them usable for ethical responsible medical decision support. Moreover, big data is required for training, covering a wide spectrum of a variety of human diseases in different organ systems. These data sets must meet top-quality and regulatory criteria and must be well annotated for ML at patient-, sample-, and image-level. Here biobanks play a central and future role in providing large collections of high-quality, well-annotated samples and data. The main challenges are finding biobanks containing ''fit-for-purpose'' samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions.
Weitere BilderMaler und Lackierer: Fahrzeuglackierer: Lernfelder 5 - 12: Schülerband
Bernhard Finkenzeller, Uwe Herrmann, Klaudia Knötschke, Anke Lohan, Uta Mengel, Michael Riedel
Sprache: Deutsch
Verlag: Westermann Schulbuch; 1. Auflage 2019 (1. April 2019), 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware - Data driven Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in digital pathology, radiology, and dermatology is very promising. In specific cases, for example, Deep Learning (DL), even exceeding human performance. However, in…the context of medicine it is important for a human expert to verify the outcome. Consequently, there is a need for transparency and re-traceability of state-of-the-art solutions to make them usable for ethical responsible medical decision support. Moreover, big data is required for training, covering a wide spectrum of a variety of human diseases in different organ systems. These data sets must meet top-quality and regulatory criteria and must be well annotated for ML at patient-, sample-, and image-level. Here biobanks play a central and future role in providing large collections of high-quality, well-annotated samples and data. The main challenges are finding biobanks containing ''fit-for-purpose'' samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions. 356 pp. Englisch.
Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology
Holzinger, Andreas|Goebel, Randy|Mengel, Michael|Müller, Heimo
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Verlag: Springer International Publishing, 2020
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Digital pathology is a disruptive innovation that will markedly change health care in the next few years Biobanks play a central role providing large collections of high-quality well-annotated samples and data F…uture.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Data driven Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in digital pathology, radiology, and dermatology is very promising. In specific cases, for example, Deep Learning (DL), even exceeding human performance. However, in the c…ontext of medicine it is important for a human expert to verify the outcome. Consequently, there is a need for transparency and re-traceability of state-of-the-art solutions to make them usable for ethical responsible medical decision support.Moreover, big data is required for training, covering a wide spectrum of a variety of human diseases in different organ systems. These data sets must meet top-quality and regulatory criteria and must be well annotated for ML at patient-, sample-, and image-level. Here biobanks play a central and future role in providing large collections of high-quality, well-annotated samples and data. The main challenges are finding biobanks containing ''fit-for-purpose'' samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 356 pp. Englisch.
