Suresh kumar h s (45 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: 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, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Modèles pilotés par les données pour l'analyse de la sévérité de COVID-19 chez les patients atteints de comorbidité | Une approche d'évaluation des risques cliniques basée sur l'IA | Suresh Kumar H S (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2026 | Editions Notre Savoir | EAN 9786209780592 | Verantwortliche 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. Zustand: 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: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Zustand: 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 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Zustand: 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 OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Zustand: 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 OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Zustand: 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.…

Paperback. Zustand: 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 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 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.…

Taschenbuch. Zustand: 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.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 132 pp. Spanisch.

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Paperback. Zustand: new. Paperback. Ce livre presente un cadre complet axe sur l'intelligence artificielle pour predire la gravite de COVID-19 chez les patients presentant des comorbidites, en relevant des defis critiques en matiere de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de sante. Il integre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des donnees cliniques, demographiques et d'imagerie medicale a grande echelle. Les ensembles de donnees cliniques desequilibres sont traites a l'aide de strategies avancees de pretraitement et de reechantillonnage, permettant une prediction robuste de la mortalite, de la survie et de la gravite de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des donnees et les professionnels de la sante qui s'interessent a la prediction basee sur l'IA de la gravite de COVID-19 chez les patients presentant des comorbidites. Il souligne que les modeles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de decision, la foret aleatoire et les Bayes naives gaussiennes, atteignent une grande precision, tandis que les modeles bases sur les reseaux neuronaux font preuve d'une forte generalisation et d'une grande robustesse. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este libro presenta un marco integral impulsado por la Inteligencia Artificial para predecir la gravedad de la COVID-19 en pacientes con comorbilidades, abordando desafíos críticos en el diagnóstico, el pronóstico y la gestión de los recursos sanitarios. Integra técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para analizar datos clínicos, demográficos y de imágenes médicas a gran escala. Los conjuntos de datos clínicos desequilibrados se manejan utilizando estrategias avanzadas de preprocesamiento y remuestreo, lo que permite una predicción robusta de la mortalidad, la supervivencia y la gravedad de la enfermedad.El libro sirve de guía exhaustiva para investigadores, científicos de datos y profesionales sanitarios interesados en la predicción basada en IA de la gravedad de la COVID-19 en pacientes con comorbilidades. Destaca que los modelos clásicos de aprendizaje automático, como el árbol de decisión, el bosque aleatorio y el Bayes Naive gaussiano, logran una gran precisión, mientras que los modelos basados en redes neuronales demuestran una gran generalización y robustez.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Spanisch.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ce livre présente un cadre complet axé sur l'intelligence artificielle pour prédire la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités, en relevant des défis critiques en matière de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de santé. Il intègre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des données cliniques, démographiques et d'imagerie médicale à grande échelle. Les ensembles de données cliniques déséquilibrés sont traités à l'aide de stratégies avancées de prétraitement et de rééchantillonnage, permettant une prédiction robuste de la mortalité, de la survie et de la gravité de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des données et les professionnels de la santé qui s'intéressent à la prédiction basée sur l'IA de la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités. Il souligne que les modèles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de décision, la forêt aléatoire et les Bayes naïves gaussiennes, atteignent une grande précision, tandis que les modèles basés sur les réseaux neuronaux font preuve d'une forte généralisation et d'une grande robustesse. 132 pp. Französisch.…

Paperback. Zustand: new. Paperback. Este livro apresenta uma estrutura abrangente orientada pela Inteligencia Artificial para prever a gravidade da COVID-19 em pacientes com comorbidades, abordando desafios criticos no diagnostico, prognostico e gestao de recursos de saude. Integra tecnicas de aprendizagem automatica e aprendizagem profunda para analisar dados clinicos, demograficos e de imagiologia medica em grande escala. Conjuntos de dados clinicos desequilibrados sao tratados usando estrategias avancadas de pre-processamento e reamostragem, permitindo uma previsao robusta de mortalidade, sobrevivencia e gravidade da doenca.O livro serve como um guia abrangente para pesquisadores, cientistas de dados e profissionais de saude interessados na previsao baseada em IA da gravidade do COVID-19 em pacientes com comorbidades. Destaca que os modelos classicos de Machine Learning, incluindo Decision Tree, Random Forest e Gaussian Naive Bayes, alcancam alta precisao, enquanto os modelos baseados em redes neurais demonstram forte generalizacao e robustez. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Paperback. Zustand: new. Paperback. Questo libro presenta una struttura completa basata sull'intelligenza artificiale per prevedere la gravita della COVID-19 nei pazienti con comorbidita, affrontando sfide critiche nella diagnosi, nella prognosi e nella gestione delle risorse sanitarie. Integra tecniche di Machine Learning e Deep Learning per analizzare dati clinici, demografici e di imaging medico su larga scala. Gli insiemi di dati clinici sbilanciati vengono gestiti utilizzando strategie avanzate di preelaborazione e ricampionamento, consentendo una solida previsione della mortalita, della sopravvivenza e della gravita della malattia.Il libro e una guida completa per i ricercatori, gli scienziati dei dati e gli operatori sanitari interessati alla predizione basata sull'intelligenza artificiale della gravita della COVID-19 nei pazienti con comorbilita. Il libro evidenzia che i modelli classici di apprendimento automatico, tra cui Decision Tree, Random Forest e Gaussian Naive Bayes, raggiungono un'elevata precisione, mentre i modelli basati sulle reti neurali dimostrano una forte generalizzazione e robustezza. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ce livre présente un cadre complet axé sur l'intelligence artificielle pour prédire la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités, en relevant des défis critiques en matière de diagnostic, de pronostic et de gestion des ressources de soins de santé. Il intègre des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour analyser des données cliniques, démographiques et d'imagerie médicale à grande échelle. Les ensembles de données cliniques déséquilibrés sont traités à l'aide de stratégies avancées de prétraitement et de rééchantillonnage, permettant une prédiction robuste de la mortalité, de la survie et de la gravité de la maladie.Ce livre est un guide complet pour les chercheurs, les scientifiques des données et les professionnels de la santé qui s'intéressent à la prédiction basée sur l'IA de la gravité de COVID-19 chez les patients présentant des comorbidités. Il souligne que les modèles classiques d'apprentissage automatique, y compris l'arbre de décision, la forêt aléatoire et les Bayes naïves gaussiennes, atteignent une grande précision, tandis que les modèles basés sur les réseaux neuronaux font preuve d'une forte généralisation et d'une grande robustesse.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Französisch.…