Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1387063081 |
| Titel | Machine learning-based short-term forecasting of COVID-19 hospital admissions using routine hospital patient data / Martin S. Wohlfender, Judith A. Bouman, Olga Endrich, Alban Ramette, Alexander B. Leichtle, Guido Beldi, Christian L. Althaus, Julien Riou |
| Person(en) |
Wohlfender, Martin S. (Verfasser) Bouman, Judith A. (Verfasser) Endrich, Olga (Verfasser) Ramette, Alban (Verfasser) Leichtle, Alexander (Verfasser) Beldi, Guido (Verfasser) Althaus, Christian L. (Verfasser) Riou, Julien (Verfasser) |
| Verlag | Augsburg : Universität Augsburg - Amsterdam : Elsevier |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2026 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1248961 DOI: 10.1016/j.epidem.2025.100877 |
| URL | https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/124896 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Epidemics, 54, S. 100877- |
| DDC-Notation | 614.4 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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