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?Emerging Technologies for Healthcare? beginnt mit einer IoT-basierten Lösung für die Automatisierung im Gesundheitssektor, wodurch Verfahren auf Grundlage von fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken ermöglicht werden.
Praktische Lösungen, die auf verschiedenen Ansätzen des maschinellen Lernens beruhen, werden vorgestellt und auf die Analyse und Vorhersage von Krankheiten angewandt. Ein Beispiel ist die Nutzung einer dreidimensionalen Matrix für die Behandlung chronischer Nierenerkrankungen, die Diagnose und Prognose des erworbenen demyelinisierenden Syndroms und von…mehr

Produktbeschreibung
?Emerging Technologies for Healthcare? beginnt mit einer IoT-basierten Lösung für die Automatisierung im Gesundheitssektor, wodurch Verfahren auf Grundlage von fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken ermöglicht werden.

Praktische Lösungen, die auf verschiedenen Ansätzen des maschinellen Lernens beruhen, werden vorgestellt und auf die Analyse und Vorhersage von Krankheiten angewandt. Ein Beispiel ist die Nutzung einer dreidimensionalen Matrix für die Behandlung chronischer Nierenerkrankungen, die Diagnose und Prognose des erworbenen demyelinisierenden Syndroms und von Autismus-Spektrum-Störungen sowie die Erkennung von Lungenentzündungen. Außerdem werden verschiedene geeignete Ansätze vorgestellt, wie die Gesundheitssysteme mit COVID-19-Fällen umgehen können. Daneben wird ein detaillierter Erkennungsmechanismus dargelegt, mit dessen Hilfe Lösungen entwickelt werden können, um von der Handschrift auf die Persönlichkeit zu schließen, und es werden neuartige Ansätze für dieStimmungsanalyse aufgezeigt, die mit ausreichenden Daten und verschiedenen Betrachtungsweisen untermauert sind.

Dieses Buch enthält nicht nur theoretische Ansätze und Algorithmen, sondern zeigt auch auf, welche Schritte bei der Problemanalyse mithilfe von Daten, Prozessen, Berichten und Optimierungstechniken durchlaufen werden. Es ist ein umfassendes Nachschlagewerk für die Lösung verschiedener Probleme anhand von Algorithmen für das maschinelle Lernen.
Autorenporträt
Monika Mangla, received her PhD from Thapar Institute of Engineering & Technology, Patiala, Punjab, in 2019. Currently, she is working as an assistant professor in the Department of Computer Engineering at Lokmanya Tilak College of Engineering (LTCoE), Navi Mumbai. Nonita Sharma is working as assistant professor, National Institute of Technology, Jalandhar. She received the B. Tech degree in Computer Science Engineering in 2002, the M. Tech degree in Computer Science engineering in 2004, and her PhD degree in Wireless Sensor Network from the National Institute of Technology, Jalandhar, India in 2017. Poonam Mittal received her PhD from J.C Bose University of Science and Technology YMCA, Faridabad, India, in 2019. Currently, she is working as an assistant professor in the Department of Computer Engineering at J.C Bose University of Science and Technology YMCA, Faridabad, India. Vaishali Mehta Wadhwa obtained her PhD in Facility Location Problems from Thapar University. Her research interests include approximation algorithms, location modeling, IoT, cloud computing and machine learning. She has multiple articles and 2 patents to her name. Thirunavakkarasu K. is a distinguished academician with over twenty-two years of experience in teaching and working in the software industry. Curently, he is heading the Department of BCA and Specialization at Galgotias University. He has done Bachelor in computer science from the University of Madras in 1994 and received 3 master's degrees in computer science. Shahnawaz Khan is an assistant professor and serving as Secretary-General of Scientific Research Council at University College of Bahrain. He holds a PhD (Computer Science) from the Indian Institute of Technology (BHU), India.