Artificial Intelligence and Machine Learning Methods in COVID-19 and Related Health Diseases (Record no. 394572)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03330nam a22003975i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 394572
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102123141.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220628s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031045974
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-04597-4
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Artificial Intelligence and Machine Learning Methods in COVID-19 and Related Health Diseases
Mención de responsabilidad, etc. edited by Victor Chang, Harleen Kaur, Simon James Fong
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (VIII, 248 páginas)
Otras características físicas 85 ilustraciones, 59 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Studies in Computational Intelligence
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1860-9503
Designación de volumen o secuencia 1023
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Uncertainty Propagation and Salient Features Maps in Deep Learning Architectures for Supporting Covid-19 Diagnosis -- A review of Machine Learning techniques to detect and treat COVID-19 using EHR data -- Machine Learning-Based Emerging Technologies in the Post Pandemic Scenario -- Biomedical Data Driven COVID-19 Prediction using Machine Learning Approach -- Impact of COVID-19 on Indian Agriculture -- Coordination of Covid-19 vaccination: an optimization problem and related tools derived from telecommunications systems.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This Springer book provides a perfect platform to submit chapters that discuss the prospective developments and innovative ideas in artificial intelligence and machine learning techniques in the diagnosis of COVID-19. COVID-19 is a huge challenge to humanity and the medical sciences. So far as of today, we have been unable to find a medical solution (Vaccine). However, globally, we are still managing the use of technology for our work, communications, analytics, and predictions with the use of advancement in data science, communication technologies (5G & Internet), and AI. Therefore, we might be able to continue and live safely with the use of research in advancements in data science, AI, machine learning, mobile apps, etc., until we can find a medical solution such as a vaccine. We have selected eleven chapters after the vigorous review process. Each chapter has demonstrated the research contributions and research novelty. Each group of authors must fulfill strict requirements.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Robotics_2022
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Chang, Victor
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Kaur, Harleen
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Fong, Simon James
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031045967
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031045981
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031045998
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-04597-4
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 27/12/2022 En línea   eBook.25122841 27/12/2022 27/12/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO