Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Landscape of Pattern Learning Applied to Public Health and Social Sciences

(Department of Pharmacology and Toxicology, University of Arizona, Tucson, USA)
  • Formāts: 114 pages
  • Sērija : Public Health in the 21st Century
  • Izdošanas datums: 23-Dec-2024
  • Izdevniecība: Nova Medicine and Health
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9798895303504
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 97,55 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Landscape of Pattern Learning Applied to Public Health and Social Sciences
  • Formāts: 114 pages
  • Sērija : Public Health in the 21st Century
  • Izdošanas datums: 23-Dec-2024
  • Izdevniecība: Nova Medicine and Health
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9798895303504
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

In this book, different machine learning and deep learning-based approaches are provided in terms of public health and social science. This book demonstrates medical imaging-based cancer detection studies. Chapter One discusses a comprehensive analysis of tissue-specific colorectal cancer classification from H&E-stained microscopic images. Chapter Two demonstrates an Ensemble-Based CNN framework for Breast Cancer Detection in Mammograms. Chapter Three provides a Deep Learning-Based Tissue-Specific Classification technique of Colorectal Cancer from H&E-Stained Microscopic Images. Chapter Four describes Parkinson's Disease Detection through machine learning technique from Speech and Imaging Data. Chapter Five describes empowering social causes, i.e., Indian Language Identification with Multimodality Strategy. Moreover, this book provides innovative information about pattern recognition, feature selection and disease classification from medical imaging datasets for public and social sciences that are benevolent for healthcare persons, doctors and social science researchers.