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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
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Object Detection with Deep Learning Models
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Object detection with deep learning models
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Object Detection with Deep Learning Models
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Object Detection with Deep Learning Models
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Object Detection with Deep Learning Models: Principles and Applications
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Object Detection with Deep Learning Models
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
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Deep Learning for Smart Healthcare
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Object detection with deep learning models
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Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications
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Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications
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Deep Learning for Smart Healthcare
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Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1032745169 ISBN 13: 9781032745169
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: 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.
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Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications
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Object Detection With Deep Learning Models: Principles and Applications
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Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications
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Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications
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DEEP LEARNING FOR SMART HEALTHCARE
Anbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Smart Healthcare: Trends, Challenges and Applications
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Deep Learning for Smart Healthcare (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2025
ISBN 10: 1032745169 ISBN 13: 9781032745169
Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. 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 patients 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. The book is a baseline reference for researchers and academicians who are investigating the application of deep learning algorithms in the healthcare sector. It focuses on medical imaging and healthcare data analytics. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
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Deep Learning For Smart Healthcare: Trends, Challenges And Applications
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Object Detection With Deep Learning Models : Principles and Applications
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