Data Science for COVID-19 Volume 1: Computational Perspectives
Kurzinformation
inkl. MwSt. Versandinformationen
Lieferzeit 1-3 Werktage
Lieferzeit 1-3 Werktage

Beschreibung
"Data Science for COVID-19 Volume 1: Computational Perspectives," herausgegeben von Utku Kose, Omer Deperlioglu und Deepak Gupta, bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Data-Science-Techniken zur Bewältigung der Herausforderungen der COVID-19-Pandemie. Das Buch untersucht verschiedene computergestützte Ansätze, darunter maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data, um Einblicke in die Ausbreitung des Virus zu gewinnen und effektive Reaktionen zu entwickeln. Es behandelt Themen wie die Modellierung der Krankheitsausbreitung, Vorhersagen über den Verlauf der Pandemie und die Optimierung von Ressourcen im Gesundheitswesen. Durch die Zusammenführung von Forschungsergebnissen aus verschiedenen Disziplinen bietet das Buch wertvolle Perspektiven für Wissenschaftler, Forscher und Praktiker im Bereich der Datenwissenschaft und des öffentlichen Gesundheitswesens.
Produktdetails
So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
- Kartoniert
- 226 Seiten
- Erschienen 2021
- Goldegg Verlag
- Gebunden
- 470 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Kartoniert
- 460 Seiten
- Erschienen 2018
- Herbert von Halem Verlag
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- hardcover
- 175 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer Spektrum
- hardcover
- 353 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Kartoniert
- 1078 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 432 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer



