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231 Treffer

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    Ensemble Learning Methods for Dirty Data: A Keynote at CIKM 2022.
    Liu, Ling
    In: SIGIR Forum, Jg. 57 (2023-06-01), Heft 1, S. 1-12
    Online serialPeriodical
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    Studies from Chung Shan Medical University Describe New Findings in Personalized Medicine (Risk Prediction Model for Chronic Kidney Disease in Thailand Using Artificial Intelligence and SHAP).
    In: Drug Week, 2023-12-22, S. 3054-3054
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
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    Study Results from Capital Medical University Provide New Insights into Machine Learning (A new prediction model for acute kidney injury following liver transplantation using grafts from donors after cardiac death).
    In: Cardiovascular Week, 2024-06-17, S. 1216-1216
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    New Findings from University Hospital Zurich in the Area of Personalized Medicine Described (Development and external validation of clinical prediction models for pituitary surgery).
    In: Medical Devices & Surgical Technology Week, 2023-09-24, S. 1070-1070
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    "Virtual Agent Trajectory Prediction And Traffic Modeling For Machine Simulation Systems And Applications" in Patent Application Approval Process (USPTO 20240092390).
    In: Medical Devices & Surgical Technology Week, 2024-04-12, S. 8635-8635
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
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    Recent Studies from Kanagawa Dental University Add New Data to Machine Learning (Validation of Machine Learning Models for Craniofacial Growth Prediction).
    In: Health & Medicine Week, 2023-11-24, S. 4499-4499
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  7. Detailansicht für Treffer 7 öffnen
    Data from North China University of Science and Technology Update Knowledge in Machine Learning (Prediction Model of Elderly Care Willingness Based on Machine Learning).
    In: Health & Medicine Week, 2023-02-17, S. 1624-1624
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
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    Machine-Learning Predictions of Groundwater Specific Conductance in the Mississippi Alluvial Plain, South-Central United States, With Evaluation of Regional Geophysical Aerial Electromagnetic Data as Explanatory Variables.
    Killian, Courtney D. ; Knierim, Katherine J.
    In: Scientific Investigations Report, 2023, S. 1-48
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
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    New Study Findings from Peking University Third Hospital Illuminate Research in Support Vector Machines (Risk Prediction Model of Early-Onset Preeclampsia Based on Risk Factors and Routine Laboratory Indicators).
    In: Women's Health Weekly, 2023-08-15, S. 428-428
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Research from Icahn School of Medicine at Mount Sinai Provides New Data on Malnutrition (Assessing calibration and bias of a deployed machine learning malnutrition prediction model within a large healthcare system).
    In: Health & Medicine Week, 2024-06-28, S. 4876-4876
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
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    Studies from Wenzhou Medical University Further Understanding of Acute Pancreatitis (Comparison of an Interpretable Extreme Gradient Boosting Model and an Artificial Neural Network Model for Prediction of Severe Acute Pancreatitis).
    In: Gastroenterology Week, 2024-06-21, S. 919-919
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Researcher from Weill Cornell Medicine Details Findings in Neuroendocrine Cancer (Developing a predictive model for metastatic potential in pancreatic neuroendocrine tumor).
    In: Gastroenterology Week, 2024-06-21, S. 789-789
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    Reports from University of Waterloo Advance Knowledge in Nanoparticles (Gaussian Processes Modeling for the Prediction of Polymeric Nanoparticle Formulation Design To Enhance Encapsulation Efficiency and Therapeutic Efficacy).
    In: Drug Week, 2024-06-21, S. 2314-2314
    serialPeriodical
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    A Machine Learning-based Prediction Model for Delayed Clinically Important Postoperative Nausea and Vomiting in High-risk Patients Undergoing Laparoscopic Gastrointestinal Surgery.
    In: Clinical Trials Week, 2024-06-17, S. 136-136
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Reports from Deyang People's Hospital Highlight Recent Research in Pituitary Cancer (Establishment of a risk prediction model for olfactory disorders in patients with transnasal pituitary tumors by machine learning).
    In: Clinical Oncology Week, 2024-06-17, S. 1222-1222
    serialPeriodical
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    Complutense University Madrid Researchers Have Provided New Data on Hypoglycemia (Explainable hypoglycemia prediction models through dynamic structured grammatical evolution).
    In: Diabetes Week, 2024-06-17, S. 45-45
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    "Machine Learning Models For Prediction Of Unplanned Cesarean Delivery" in Patent Application Approval Process (USPTO 20240170147).
    In: Women's Health Weekly, 2024-06-11, S. 872-872
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
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    Patent Issued for Applying predictive models to data representing a history of events (USPTO 11967428).
    In: Health & Medicine Week, 2024-05-17, S. 8955-8955
    serialPeriodical
    Wie komme ich dran?
  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Studies from Sichuan University Update Current Data on Respiratory Syncytial Viruses (P066 Predictive Modeling of Infection Risk in Lupus Nephritis using Multiple Machine Learning Algorithms).
    In: Health & Medicine Week, 2024-05-17, S. 6494-6494
    serialPeriodical
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    Worst-Case Prediction Performance Analysis of the Kalman Filter.
    Yasini, Sholeh ; Pelckmans, Kristiaan
    In: IEEE Transactions on Automatic Control, Jg. 63 (2018-06-01), Heft 6, S. 1768-1775
    Online serialPeriodical
    Zugriff:
    Volltext
    Wie komme ich dran?

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