Computational intelligence for managing pandemics

Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Khamparia, Aditya - 1988- [herausgeberIn] Mondal, M. Rubaiyat Hossain [herausgeberIn] Podder, Prajoy [herausgeberIn] Bhushan, Bharat [herausgeberIn]

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	Berlin: De Gruyter ; 2021 © 2021
Zeitschrift/Reihe:	Intelligent biomedical data analysis - volume 5

Rechteinformationen:	Restricted Access

Schlagwörter:	COVID-19 / Pandemie / Epidemiologie / Soft Computing Gesundheitswesen / Mustererkennung / Fuzzy-Logik / Epidemiologie
Schlagwörter:	Computational intelligence Big data Public health, Data processing Epidemics, Data processing COVID-19, epidemiology Artificial Intelligence Disease Outbreaks, prevention & control Epidemiological Models Medical Informatics Applications Intelligence informatique Données volumineuses Santé publique - Informatique Epidemics - Data processing Public health - Data processing COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics
Formangabe:	Aufsatzsammlung

Systematik:	ST 640

Umfang:	1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten) ; Illustrationen, Diagramme

Weitere Ausgabe:	Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Computational intelligence for managing pandemics - Berlin : De Gruyter, 2021

Reihe:	Intelligent biomedical data analysis ; volume 5

Links:	Link aufrufen Link aufrufen Link aufrufen Cover Cover
ISBN:	978-3-11-071225-4 978-3-11-071227-8

DOI / URN:	10.1515/9783110712254

Katalog-ID:	1759110108

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520			\|a Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index
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abstract	Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support
abstractGer	Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support
abstract_unstemmed	Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support
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Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, Bharat Bhushan, Victor Hugo C. de Albuquerque, Sachin Kumar Berlin De Gruyter [2021] © 2021 1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Intelligent biomedical data analysis volume 5 Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support In English Computational intelligence DLC Big data DLC Public health Data processing DLC Epidemics Data processing DLC COVID-19 epidemiology DLC Artificial Intelligence DLC Disease Outbreaks prevention & control DLC Epidemiological Models DLC Medical Informatics Applications DLC Intelligence informatique Données volumineuses Santé publique - Informatique Big data (OCoLC)fst01892965 Computational intelligence (OCoLC)fst00871995 Epidemics - Data processing (OCoLC)fst00914080 Public health - Data processing (OCoLC)fst01082254 COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)1206347392 (DE-627)1692339907 COVID-19 gnd s (DE-588)4737034-8 (DE-627)365953423 (DE-576)215891244 Pandemie gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd s (DE-588)4455833-8 (DE-627)229230849 (DE-576)212619101 Soft Computing gnd DE-101 s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)4040936-3 (DE-627)104360054 (DE-576)209042761 Mustererkennung gnd s (DE-588)4341284-1 (DE-627)15329518X (DE-576)211423319 Fuzzy-Logik gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd (DE-627) Khamparia, Aditya 1988- herausgeberin (DE-588)1186305169 (DE-627)1665828749 edt Mondal, M. Rubaiyat Hossain herausgeberin (DE-588)1242925848 (DE-627)1773219219 edt Podder, Prajoy herausgeberin (DE-588)1242926054 (DE-627)1773240145 edt Bhushan, Bharat herausgeberin edt 9783110700206 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Computational intelligence for managing pandemics Berlin : De Gruyter, 2021 XIX, 321 Seiten (DE-627)1734719885 9783110700206 3110700204 Intelligent biomedical data analysis volume 5 5 (DE-627)1670021300 (DE-600)2979332-4 2629-7159 ns https://doi.org/10.1515/9783110712254 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110712254 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9783110712254.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110712254/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1769564268 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 640 Medizin Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Medizin (DE-627)1271257211 (DE-625)rvk/143686: (DE-576)201257211 54.80 Angewandte Informatik SEPA (DE-627)106417967 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 614.4028563 045F 004 21 01 0046 3979786773 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110467993 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812154 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 397742405X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 02-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490294425 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438943558 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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spelling	9783110712254 PDF 978-3-11-071225-4 9783110712278 EPUB 978-3-11-071227-8 10.1515/9783110712254 doi (DE-627)1759110108 (DE-599)KXP1759110108 (OCoLC)1267629417 (DE-B1597)563382 (EBP)068138970 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE Q342 WC 506.41 DLC COM004000 bisacsh ST 640 SEPA rvk (DE-625)rvk/143686: 54.80 bkl 54.72 bkl Computational intelligence for managing pandemics edited by Aditya Khamparia, M. Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, Bharat Bhushan, Victor Hugo C. de Albuquerque, Sachin Kumar Berlin De Gruyter [2021] © 2021 1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Intelligent biomedical data analysis volume 5 Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support In English Computational intelligence DLC Big data DLC Public health Data processing DLC Epidemics Data processing DLC COVID-19 epidemiology DLC Artificial Intelligence DLC Disease Outbreaks prevention & control DLC Epidemiological Models DLC Medical Informatics Applications DLC Intelligence informatique Données volumineuses Santé publique - Informatique Big data (OCoLC)fst01892965 Computational intelligence (OCoLC)fst00871995 Epidemics - Data processing (OCoLC)fst00914080 Public health - Data processing (OCoLC)fst01082254 COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)1206347392 (DE-627)1692339907 COVID-19 gnd s (DE-588)4737034-8 (DE-627)365953423 (DE-576)215891244 Pandemie gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd s (DE-588)4455833-8 (DE-627)229230849 (DE-576)212619101 Soft Computing gnd DE-101 s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)4040936-3 (DE-627)104360054 (DE-576)209042761 Mustererkennung gnd s (DE-588)4341284-1 (DE-627)15329518X (DE-576)211423319 Fuzzy-Logik gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd (DE-627) Khamparia, Aditya 1988- herausgeberin (DE-588)1186305169 (DE-627)1665828749 edt Mondal, M. Rubaiyat Hossain herausgeberin (DE-588)1242925848 (DE-627)1773219219 edt Podder, Prajoy herausgeberin (DE-588)1242926054 (DE-627)1773240145 edt Bhushan, Bharat herausgeberin edt 9783110700206 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Computational intelligence for managing pandemics Berlin : De Gruyter, 2021 XIX, 321 Seiten (DE-627)1734719885 9783110700206 3110700204 Intelligent biomedical data analysis volume 5 5 (DE-627)1670021300 (DE-600)2979332-4 2629-7159 ns https://doi.org/10.1515/9783110712254 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110712254 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9783110712254.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110712254/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1769564268 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 640 Medizin Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Medizin (DE-627)1271257211 (DE-625)rvk/143686: (DE-576)201257211 54.80 Angewandte Informatik SEPA (DE-627)106417967 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 614.4028563 045F 004 21 01 0046 3979786773 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110467993 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812154 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 397742405X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-09-21 65 01 0003 442022942X DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 3977397354 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 13-09-21 90 01 3090 3992195333 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 21-10-21 110 01 3110 4044100624 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-03-22 736 01 4736 4493864818 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 3976360953 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 09-09-21 2003 01 DE-25 3995798748 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Universitätslizenz l01 25-10-21 2006 01 DE-14 4427085067 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2010 01 DE-15 4426649501 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2014 01 DE-90 3932033043 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 28-05-21 2015 01 DE-93# 3963674873 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 09-08-21 2020 01 DE-Ch1 443894354X 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 16-12-23 2027 01 DE-105 4460515806 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586473568 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. 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allfields_unstemmed	9783110712254 PDF 978-3-11-071225-4 9783110712278 EPUB 978-3-11-071227-8 10.1515/9783110712254 doi (DE-627)1759110108 (DE-599)KXP1759110108 (OCoLC)1267629417 (DE-B1597)563382 (EBP)068138970 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE Q342 WC 506.41 DLC COM004000 bisacsh ST 640 SEPA rvk (DE-625)rvk/143686: 54.80 bkl 54.72 bkl Computational intelligence for managing pandemics edited by Aditya Khamparia, M. Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, Bharat Bhushan, Victor Hugo C. de Albuquerque, Sachin Kumar Berlin De Gruyter [2021] © 2021 1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Intelligent biomedical data analysis volume 5 Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support In English Computational intelligence DLC Big data DLC Public health Data processing DLC Epidemics Data processing DLC COVID-19 epidemiology DLC Artificial Intelligence DLC Disease Outbreaks prevention & control DLC Epidemiological Models DLC Medical Informatics Applications DLC Intelligence informatique Données volumineuses Santé publique - Informatique Big data (OCoLC)fst01892965 Computational intelligence (OCoLC)fst00871995 Epidemics - Data processing (OCoLC)fst00914080 Public health - Data processing (OCoLC)fst01082254 COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)1206347392 (DE-627)1692339907 COVID-19 gnd s (DE-588)4737034-8 (DE-627)365953423 (DE-576)215891244 Pandemie gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd s (DE-588)4455833-8 (DE-627)229230849 (DE-576)212619101 Soft Computing gnd DE-101 s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)4040936-3 (DE-627)104360054 (DE-576)209042761 Mustererkennung gnd s (DE-588)4341284-1 (DE-627)15329518X (DE-576)211423319 Fuzzy-Logik gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd (DE-627) Khamparia, Aditya 1988- herausgeberin (DE-588)1186305169 (DE-627)1665828749 edt Mondal, M. Rubaiyat Hossain herausgeberin (DE-588)1242925848 (DE-627)1773219219 edt Podder, Prajoy herausgeberin (DE-588)1242926054 (DE-627)1773240145 edt Bhushan, Bharat herausgeberin edt 9783110700206 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Computational intelligence for managing pandemics Berlin : De Gruyter, 2021 XIX, 321 Seiten (DE-627)1734719885 9783110700206 3110700204 Intelligent biomedical data analysis volume 5 5 (DE-627)1670021300 (DE-600)2979332-4 2629-7159 ns https://doi.org/10.1515/9783110712254 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110712254 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9783110712254.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110712254/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1769564268 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 640 Medizin Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Medizin (DE-627)1271257211 (DE-625)rvk/143686: (DE-576)201257211 54.80 Angewandte Informatik SEPA (DE-627)106417967 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 614.4028563 045F 004 21 01 0046 3979786773 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110467993 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812154 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 397742405X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 15-09-21 264 01 3264 3979761525 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 20-09-21 285 01 0517 4591449777 OLR-GRUY-TEST Zugriff zeitlich begrenzt (EBS) Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-10-24 370 01 4370 4087644456 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-03-22 736 01 4736 4493864818 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 3976360953 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 09-09-21 2003 01 DE-25 3995798748 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Universitätslizenz l01 25-10-21 2006 01 DE-14 4427085067 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2010 01 DE-15 4426649501 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2014 01 DE-90 3932033043 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 28-05-21 2015 01 DE-93# 3963674873 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 09-08-21 2020 01 DE-Ch1 443894354X 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 16-12-23 2027 01 DE-105 4460515806 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586473568 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 02-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490294425 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438943558 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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allfieldsGer	9783110712254 PDF 978-3-11-071225-4 9783110712278 EPUB 978-3-11-071227-8 10.1515/9783110712254 doi (DE-627)1759110108 (DE-599)KXP1759110108 (OCoLC)1267629417 (DE-B1597)563382 (EBP)068138970 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE Q342 WC 506.41 DLC COM004000 bisacsh ST 640 SEPA rvk (DE-625)rvk/143686: 54.80 bkl 54.72 bkl Computational intelligence for managing pandemics edited by Aditya Khamparia, M. Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, Bharat Bhushan, Victor Hugo C. de Albuquerque, Sachin Kumar Berlin De Gruyter [2021] © 2021 1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Intelligent biomedical data analysis volume 5 Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support In English Computational intelligence DLC Big data DLC Public health Data processing DLC Epidemics Data processing DLC COVID-19 epidemiology DLC Artificial Intelligence DLC Disease Outbreaks prevention & control DLC Epidemiological Models DLC Medical Informatics Applications DLC Intelligence informatique Données volumineuses Santé publique - Informatique Big data (OCoLC)fst01892965 Computational intelligence (OCoLC)fst00871995 Epidemics - Data processing (OCoLC)fst00914080 Public health - Data processing (OCoLC)fst01082254 COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)1206347392 (DE-627)1692339907 COVID-19 gnd s (DE-588)4737034-8 (DE-627)365953423 (DE-576)215891244 Pandemie gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd s (DE-588)4455833-8 (DE-627)229230849 (DE-576)212619101 Soft Computing gnd DE-101 s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)4040936-3 (DE-627)104360054 (DE-576)209042761 Mustererkennung gnd s (DE-588)4341284-1 (DE-627)15329518X (DE-576)211423319 Fuzzy-Logik gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd (DE-627) Khamparia, Aditya 1988- herausgeberin (DE-588)1186305169 (DE-627)1665828749 edt Mondal, M. Rubaiyat Hossain herausgeberin (DE-588)1242925848 (DE-627)1773219219 edt Podder, Prajoy herausgeberin (DE-588)1242926054 (DE-627)1773240145 edt Bhushan, Bharat herausgeberin edt 9783110700206 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Computational intelligence for managing pandemics Berlin : De Gruyter, 2021 XIX, 321 Seiten (DE-627)1734719885 9783110700206 3110700204 Intelligent biomedical data analysis volume 5 5 (DE-627)1670021300 (DE-600)2979332-4 2629-7159 ns https://doi.org/10.1515/9783110712254 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110712254 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9783110712254.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110712254/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1769564268 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 640 Medizin Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Medizin (DE-627)1271257211 (DE-625)rvk/143686: (DE-576)201257211 54.80 Angewandte Informatik SEPA (DE-627)106417967 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 614.4028563 045F 004 21 01 0046 3979786773 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110467993 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812154 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 397742405X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-03-22 736 01 4736 4493864818 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 3976360953 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 09-09-21 2003 01 DE-25 3995798748 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Universitätslizenz l01 25-10-21 2006 01 DE-14 4427085067 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2010 01 DE-15 4426649501 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2014 01 DE-90 3932033043 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 28-05-21 2015 01 DE-93# 3963674873 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 09-08-21 2020 01 DE-Ch1 443894354X 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 16-12-23 2027 01 DE-105 4460515806 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586473568 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 02-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490294425 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438943558 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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allfieldsSound	9783110712254 PDF 978-3-11-071225-4 9783110712278 EPUB 978-3-11-071227-8 10.1515/9783110712254 doi (DE-627)1759110108 (DE-599)KXP1759110108 (OCoLC)1267629417 (DE-B1597)563382 (EBP)068138970 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE Q342 WC 506.41 DLC COM004000 bisacsh ST 640 SEPA rvk (DE-625)rvk/143686: 54.80 bkl 54.72 bkl Computational intelligence for managing pandemics edited by Aditya Khamparia, M. Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, Bharat Bhushan, Victor Hugo C. de Albuquerque, Sachin Kumar Berlin De Gruyter [2021] © 2021 1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten) Illustrationen, Diagramme Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Intelligent biomedical data analysis volume 5 Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support In English Computational intelligence DLC Big data DLC Public health Data processing DLC Epidemics Data processing DLC COVID-19 epidemiology DLC Artificial Intelligence DLC Disease Outbreaks prevention & control DLC Epidemiological Models DLC Medical Informatics Applications DLC Intelligence informatique Données volumineuses Santé publique - Informatique Big data (OCoLC)fst01892965 Computational intelligence (OCoLC)fst00871995 Epidemics - Data processing (OCoLC)fst00914080 Public health - Data processing (OCoLC)fst01082254 COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)1206347392 (DE-627)1692339907 COVID-19 gnd s (DE-588)4737034-8 (DE-627)365953423 (DE-576)215891244 Pandemie gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd s (DE-588)4455833-8 (DE-627)229230849 (DE-576)212619101 Soft Computing gnd DE-101 s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)4040936-3 (DE-627)104360054 (DE-576)209042761 Mustererkennung gnd s (DE-588)4341284-1 (DE-627)15329518X (DE-576)211423319 Fuzzy-Logik gnd s (DE-588)4015016-1 (DE-627)104713739 (DE-576)208910158 Epidemiologie gnd (DE-627) Khamparia, Aditya 1988- herausgeberin (DE-588)1186305169 (DE-627)1665828749 edt Mondal, M. Rubaiyat Hossain herausgeberin (DE-588)1242925848 (DE-627)1773219219 edt Podder, Prajoy herausgeberin (DE-588)1242926054 (DE-627)1773240145 edt Bhushan, Bharat herausgeberin edt 9783110700206 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Computational intelligence for managing pandemics Berlin : De Gruyter, 2021 XIX, 321 Seiten (DE-627)1734719885 9783110700206 3110700204 Intelligent biomedical data analysis volume 5 5 (DE-627)1670021300 (DE-600)2979332-4 2629-7159 ns https://doi.org/10.1515/9783110712254 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110712254 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9783110712254.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110712254/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1769564268 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 640 Medizin Informatik Monografien Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten Medizin (DE-627)1271257211 (DE-625)rvk/143686: (DE-576)201257211 54.80 Angewandte Informatik SEPA (DE-627)106417967 54.72 Künstliche Intelligenz SEPA (DE-627)10641240X BO 045F 614.4028563 045F 004 21 01 0046 3979786773 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110467993 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812154 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 397742405X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-09-21 65 01 0003 442022942X DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 3977397354 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 13-09-21 90 01 3090 3992195333 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 21-10-21 110 01 3110 4044100624 OLR-DEGRUYTER-EBS-2018 Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 10-03-22 736 01 4736 4493864818 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 3976360953 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 09-09-21 2003 01 DE-25 3995798748 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Universitätslizenz l01 25-10-21 2006 01 DE-14 4427085067 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2010 01 DE-15 4426649501 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2014 01 DE-90 3932033043 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 28-05-21 2015 01 DE-93# 3963674873 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 09-08-21 2020 01 DE-Ch1 443894354X 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 16-12-23 2027 01 DE-105 4460515806 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 4586473568 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. 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Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, Bharat Bhushan, Victor Hugo C. de Albuquerque, Sachin Kumar</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Berlin</subfield><subfield code="b">De Gruyter</subfield><subfield code="c">[2021]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">© 2021</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten)</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Intelligent biomedical data analysis</subfield><subfield code="v">volume 5</subfield></datafield><datafield tag="506" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Restricted Access</subfield><subfield code="e">Controlled Vocabulary for Access Rights</subfield><subfield code="u">http://purl.org/coar/access_right/c_16ec</subfield><subfield code="f">online access with authorization</subfield><subfield code="2">star</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computational intelligence</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Big data</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Public health</subfield><subfield code="x">Data processing</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Epidemics</subfield><subfield code="x">Data processing</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">COVID-19</subfield><subfield code="x">epidemiology</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Artificial Intelligence</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Disease Outbreaks</subfield><subfield code="x">prevention & control</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Epidemiological Models</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Medical Informatics Applications</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Intelligence informatique</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Données volumineuses</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Santé publique - Informatique</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Big data</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst01892965</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computational intelligence</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst00871995</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Epidemics - Data processing</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst00914080</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Public health - Data processing</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst01082254</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Aufsatzsammlung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4143413-4</subfield><subfield code="0">(DE-627)105605727</subfield><subfield code="0">(DE-576)209726091</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)1206347392</subfield><subfield code="0">(DE-627)1692339907</subfield><subfield code="a">COVID-19</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4737034-8</subfield><subfield code="0">(DE-627)365953423</subfield><subfield code="0">(DE-576)215891244</subfield><subfield code="a">Pandemie</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4015016-1</subfield><subfield code="0">(DE-627)104713739</subfield><subfield code="0">(DE-576)208910158</subfield><subfield code="a">Epidemiologie</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4455833-8</subfield><subfield code="0">(DE-627)229230849</subfield><subfield code="0">(DE-576)212619101</subfield><subfield code="a">Soft Computing</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4020775-4</subfield><subfield code="0">(DE-627)106316834</subfield><subfield code="0">(DE-576)208934758</subfield><subfield code="a">Gesundheitswesen</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="1"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4040936-3</subfield><subfield code="0">(DE-627)104360054</subfield><subfield code="0">(DE-576)209042761</subfield><subfield code="a">Mustererkennung</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="2"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4341284-1</subfield><subfield code="0">(DE-627)15329518X</subfield><subfield code="0">(DE-576)211423319</subfield><subfield code="a">Fuzzy-Logik</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="3"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4015016-1</subfield><subfield code="0">(DE-627)104713739</subfield><subfield code="0">(DE-576)208910158</subfield><subfield code="a">Epidemiologie</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2=" "><subfield code="5">(DE-627)</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Khamparia, Aditya</subfield><subfield code="d">1988-</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="0">(DE-588)1186305169</subfield><subfield code="0">(DE-627)1665828749</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Mondal, M. Rubaiyat Hossain</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="0">(DE-588)1242925848</subfield><subfield code="0">(DE-627)1773219219</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Podder, Prajoy</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="0">(DE-588)1242926054</subfield><subfield code="0">(DE-627)1773240145</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Bhushan, Bharat</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="1" ind2=" "><subfield code="z">9783110700206</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Druck-Ausgabe</subfield><subfield code="t">Computational intelligence for managing pandemics</subfield><subfield code="d">Berlin : De Gruyter, 2021</subfield><subfield code="h">XIX, 321 Seiten</subfield><subfield code="w">(DE-627)1734719885</subfield><subfield code="z">9783110700206</subfield><subfield code="z">3110700204</subfield></datafield><datafield tag="830" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Intelligent biomedical data analysis</subfield><subfield code="v">volume 5</subfield><subfield code="9">5</subfield><subfield code="w">(DE-627)1670021300</subfield><subfield code="w">(DE-600)2979332-4</subfield><subfield code="x">2629-7159</subfield><subfield code="7">ns</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doi.org/10.1515/9783110712254</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Resolving-System</subfield><subfield code="z">lizenzpflichtig</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://www.degruyter.com/isbn/9783110712254</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4080959478</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">3978121069</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">DeGruyter</subfield><subfield code="u">verv</subfield><subfield code="u">shib</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">15-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3978121611</subfield><subfield code="h">OLR-DEI</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">15-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">02</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3974889825</subfield><subfield code="h">OLR-DEI</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="u">BF_dG</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">3992195333</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">21-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">4044100624</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">26-01-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">3982759846</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">01-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">3979710149</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">3986967214</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder, Bharat Bhushan, Victor Hugo C. de Albuquerque, Sachin Kumar</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Berlin</subfield><subfield code="b">De Gruyter</subfield><subfield code="c">[2021]</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="4"><subfield code="c">© 2021</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource (XIX, 321 Seiten)</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Intelligent biomedical data analysis</subfield><subfield code="v">volume 5</subfield></datafield><datafield tag="506" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Restricted Access</subfield><subfield code="e">Controlled Vocabulary for Access Rights</subfield><subfield code="u">http://purl.org/coar/access_right/c_16ec</subfield><subfield code="f">online access with authorization</subfield><subfield code="2">star</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Frontmatter -- Preface -- Contents -- About the editors -- List of contributors -- 1 Application of rough set theory to analyze primary parameters causing death in COVID-19 patients -- 2 From Wuhan to Africa: insights into the genome of the SARS-CoV-2 -- 3 Analysis of divergence aspects of breast in breast cancer patients that change due to COVID-19 -- 4 The correlates among containment, management and public interest indicators of COVID-19 in Nigeria: managerial and policy implications for stakeholders -- 5 Effect of lockdown during the COVID-19 pandemic using mathematical modeling: a quantitative saatudy -- 6 Flattening the curve of COVID-19 outbreak by early forecasting -- 7 Analysis and forecasting of COVID-19 infections in India using ARIMA model -- 8 Effectiveness of machine learning in predicting the spread of COVID-19 -- 9 Mathematical modeling of the transmission dynamics of novel coronavirus: an India-specific study -- 10 The role of IoMT during pandemics -- 11 Internet of medical things approach to COVID-19 -- 12 Applications and challenges of AI-driven IoHT for combating pandemics: a review -- 13 Deep learning on medical images to combat a pandemic -- 14 Deep convolutional neural network for the classification of COVID-19 from chest X-ray images -- 15 Deep learning for analysis of COVID-19 electronic health records -- Index</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">This book uncovers the stakes and possibilities of handling pandemic diseases with the help of Computational Intelligence, using cases and applications from the current Covid-19 pandemic. The book chapters will focus on the application of CI and its related fields in managing different aspects of Covid-19, including modelling of the disease spread, data-driven prediction, identification of disease hotspots, and medical decision support</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computational intelligence</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Big data</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Public health</subfield><subfield code="x">Data processing</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Epidemics</subfield><subfield code="x">Data processing</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">COVID-19</subfield><subfield code="x">epidemiology</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Artificial Intelligence</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Disease Outbreaks</subfield><subfield code="x">prevention & control</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Epidemiological Models</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Medical Informatics Applications</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Intelligence informatique</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Données volumineuses</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Santé publique - Informatique</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Big data</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst01892965</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computational intelligence</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst00871995</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Epidemics - Data processing</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst00914080</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Public health - Data processing</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst01082254</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Aufsatzsammlung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4143413-4</subfield><subfield code="0">(DE-627)105605727</subfield><subfield code="0">(DE-576)209726091</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)1206347392</subfield><subfield code="0">(DE-627)1692339907</subfield><subfield code="a">COVID-19</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4737034-8</subfield><subfield code="0">(DE-627)365953423</subfield><subfield code="0">(DE-576)215891244</subfield><subfield code="a">Pandemie</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4015016-1</subfield><subfield code="0">(DE-627)104713739</subfield><subfield code="0">(DE-576)208910158</subfield><subfield code="a">Epidemiologie</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4455833-8</subfield><subfield code="0">(DE-627)229230849</subfield><subfield code="0">(DE-576)212619101</subfield><subfield code="a">Soft Computing</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4020775-4</subfield><subfield code="0">(DE-627)106316834</subfield><subfield code="0">(DE-576)208934758</subfield><subfield code="a">Gesundheitswesen</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="1"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4040936-3</subfield><subfield code="0">(DE-627)104360054</subfield><subfield code="0">(DE-576)209042761</subfield><subfield code="a">Mustererkennung</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="2"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4341284-1</subfield><subfield code="0">(DE-627)15329518X</subfield><subfield code="0">(DE-576)211423319</subfield><subfield code="a">Fuzzy-Logik</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2="3"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4015016-1</subfield><subfield code="0">(DE-627)104713739</subfield><subfield code="0">(DE-576)208910158</subfield><subfield code="a">Epidemiologie</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="1" ind2=" "><subfield code="5">(DE-627)</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Khamparia, Aditya</subfield><subfield code="d">1988-</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="0">(DE-588)1186305169</subfield><subfield code="0">(DE-627)1665828749</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Mondal, M. Rubaiyat Hossain</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="0">(DE-588)1242925848</subfield><subfield code="0">(DE-627)1773219219</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Podder, Prajoy</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="0">(DE-588)1242926054</subfield><subfield code="0">(DE-627)1773240145</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Bhushan, Bharat</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="1" ind2=" "><subfield code="z">9783110700206</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Druck-Ausgabe</subfield><subfield code="t">Computational intelligence for managing pandemics</subfield><subfield code="d">Berlin : De Gruyter, 2021</subfield><subfield code="h">XIX, 321 Seiten</subfield><subfield code="w">(DE-627)1734719885</subfield><subfield code="z">9783110700206</subfield><subfield code="z">3110700204</subfield></datafield><datafield tag="830" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Intelligent biomedical data analysis</subfield><subfield code="v">volume 5</subfield><subfield code="9">5</subfield><subfield code="w">(DE-627)1670021300</subfield><subfield code="w">(DE-600)2979332-4</subfield><subfield code="x">2629-7159</subfield><subfield code="7">ns</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doi.org/10.1515/9783110712254</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Resolving-System</subfield><subfield code="z">lizenzpflichtig</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://www.degruyter.com/isbn/9783110712254</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4080959478</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">3978121069</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">DeGruyter</subfield><subfield code="u">verv</subfield><subfield code="u">shib</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">15-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3978121611</subfield><subfield code="h">OLR-DEI</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">15-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">02</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3974889825</subfield><subfield code="h">OLR-DEI</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="u">BF_dG</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">3992195333</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">21-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">4044100624</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">26-01-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">3982759846</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">01-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">3979710149</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">3986967214</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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