Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1367299306 |
| Titel | State-of-the-art for automated machine learning predicts outcomes in poor-grade aneurysmal subarachnoid hemorrhage using routinely measured laboratory & radiological parameters: coagulation parameters and liver function as key prognosticators / by Ali Haider Bangash, Jayro Toledo, Muhammed Amir Essibayi, Neil Haranhalli, Rafael De la Garza Ramos, David J. Altschul, Stavropoula Tjoumakaris, Reza Yassari, Robert M. Starke, Redi Rahmani |
| Person(en) |
Bangash, Ali Haider (Verfasser) Toledo, Jayro (Verfasser) Essibayi, Muhammed Amir (Verfasser) Haranhalli, Neil (Verfasser) De la Garza Ramos, Rafael (Verfasser) Altschul, David J. (Verfasser) Tjoumakaris, Stavropoula (Verfasser) Yassari, Reza (Verfasser) Starke, Robert M. (Verfasser) Rahmani, Redi (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2505302106349.847965681335 DOI: 10.1007/s10143-025-03450-z |
| URL | https://doi.org/10.1007/s10143-025-03450-z |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2025 |
| DDC-Notation | 616.8 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Neurosurgical review (Bd. 48, 17.3.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-11) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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