mtmt
Magyar Tudományos Művek Tára
XML
JSON
Átlépés a keresőbe
In English
Sarestoniemi, M. [szerk.]
;
Keikhosrokiani, P. [szerk.]
;
Singh, D. [szerk.]
;
Harjula, E. [szerk.]
;
Tiulpin, A. [szerk.]
;
Jansson, M. [szerk.]
;
Isomursu, M. [szerk.]
;
Saarakkala, S. [szerk.]
;
Reponen, J. [szerk.]
;
van, Gils M. [szerk.]
Angol nyelvű Tudományos
Megjelent: Springer Science+Business Media
2024
Sorozatok:
Communications in Computer and Information Science 1865-0929 1865-0937, 2084 CCIS
Azonosítók
MTMT: 34903355
ISBN:
9783031590900
Fejezetek
Arslantas Mustafa Kemal et al. Using Machine Learning Methods to Predict the Lactate Trend of Sepsis Patients in the ICU. (2024) Megjelent: Nincs cím pp. 3-16
Haverinen J. et al. Finnish Digi-HTA Assessment Model for Digital Health and an International Comparison. (2024) Megjelent: Nincs cím pp. 309-321
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
CSL
Másolás
Nyomtatás
2025-04-26 22:59
×
Lista exportálása irodalomjegyzékként
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
Nyomtatás
Másolás