• English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
    • 日本語
    • Nederlands
    • Português
    • Português (Brasil)
    • 中文(简体)
    • 中文(繁體)
    • Türkçe
    • עברית
    • Gaeilge
    • Cymraeg
    • Ελληνικά
    • Català
    • Euskara
    • Русский
    • Čeština
    • Suomi
    • Svenska
    • polski
    • Dansk
    • slovenščina
    • اللغة العربية
    • বাংলা
    • Galego
    • Tiếng Việt
    • Hrvatski
    • हिंदी
    • Հայերէն
    • Українська
Recherche avancée
  • А novel end-to-end machine lea...
  • Citer
  • Envoyer par SMS
  • Envoyer par courriel
  • Imprimer
  • Exporter les notices
    • Exporter vers RefWorks
    • Exporter vers EndNoteWeb
    • Exporter vers EndNote
  • Permalien
Export terminé — 
А novel end-to-end machine learning approach for covid-19 detection based on ecg images; Молодежь и современные информационные технологии

А novel end-to-end machine learning approach for covid-19 detection based on ecg images; Молодежь и современные информационные технологии

Détails bibliographiques
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2023.— С. 59-60
Auteur principal: Yasser Nizamli
Collectivité auteur: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Школа базовой инженерной подготовки
Résumé:Текстовый файл
Langue:anglais
Publié: 2023
Sujets:
images
machine learning
strains
Covid-19
virus
труды учёных ТПУ
электронный ресурс
Accès en ligne:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77976
Format: Électronique Chapitre de livre
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=671259
  • Exemplaires
  • Description
  • Documents similaires
  • Affichage MARC

Internet

http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77976

Documents similaires

  • Пандемия и вакцинация от COVID-19; Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности
    par: Васюк Ю. Юлия
    Publié: (2023)
  • ANN Assisted-IoT Enabled COVID-19 Patient Monitoring; IEEE Access; Vol. 9
    Publié: (2021)
  • An efficient multi-thresholding based COVID-19 CT images segmentation approach using an improved equilibrium optimizer; Biomedical Signal Processing and Control; Vol. 73
    Publié: (2022)
  • COVID-19 image classification using deep features and fractional-order marine predators algorithm; Scientific Reports; Vol. 10, iss. 1
    Publié: (2020)
  • Distance learning in the COVID-19 period: social aspect; Laplage em Revista; Vol. 7, № 3
    Publié: (2021)