Deep Learning for Personalized Healthcare Services
Frontmatter -- Preface -- Acknowledgments -- Contents -- Short Biography of Editors -- List of Contributors -- Deep learning for health and medicine -- Exploring Indian Yajna and mantra sciences for personalized health: pandemic threats and possible cures in twenty-first-century healthcare -- Advanc...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Jain, Vishal - 1983- [herausgeberIn] Chatterjee, Jyotir Moy [herausgeberIn] Hedayati, Hadi [herausgeberIn] Krit, Salah-ddine [herausgeberIn] Deperlioğlu, Ömer - 1967- [herausgeberIn] Arthur, Rangel [mitwirkender] Chander, Bhanu [mitwirkender] Chaturvedi, Devendra Kr [mitwirkender] França, Reinaldo Padilha [mitwirkender] Garg, Priyanshi [mitwirkender] Gupta, Mayank [mitwirkender] Iano, Yuzo [mitwirkender] Jain, Mohit [mitwirkender] Janeera, D. A [mitwirkender] Jaya, S [mitwirkender] Jose, P. Subha Hency [mitwirkender] Kamala, S. Shalini Packiam [mitwirkender] Kohli, Vrinda [mitwirkender] Kumar, Avinash [mitwirkender] Kumar, Pradeep [mitwirkender] Latha, M [mitwirkender] Mbero, Zablon A [mitwirkender] Mehta, Neha [mitwirkender] Monteiro, Ana Carolina Borges [mitwirkender] Narasimhan, V. Lakshmi [mitwirkender] Nwonye, Mildred J [mitwirkender] Pandey, Babita [mitwirkender] Pradhan, Chittaranjan [mitwirkender] Prasad, Svav [mitwirkender] Purohit, Sidharth [mitwirkender] Rajalakshmy, P [mitwirkender] Rajeshwari, T [mitwirkender] Rastogi, Akshit Rajan [mitwirkender] Rastogi, Rohit [mitwirkender] Rayan, Rehab A [mitwirkender] Rhmann, Wasiur [mitwirkender] Sagar, Sheelu [mitwirkender] Sarkar, Sobhangi [mitwirkender] Saxena, Mamta [mitwirkender] Suman, Shubhra [mitwirkender] Tandon, Neeti [mitwirkender] Tsagkaris, Christos [mitwirkender] Wesley, G. Jims John [mitwirkender] Yunushkhan, T. M [mitwirkender] Zafar, Imran [mitwirkender] |
|---|---|
| Körperschaften: |
Walter de Gruyter GmbH & Co. KG [Verlag] |
| Format: |
E-Book |
|---|---|
| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Berlin Boston: De Gruyter ; 2021 |
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| Rechteinformationen: |
Restricted Access |
|---|
| Schlagwörter: | |
|---|---|
| Schlagwörter: |
Medical care, Technological innovations Deep learning (Machine learning) Health services administration Services de santé - Administration |
| Formangabe: |
Aufsatzsammlung |
| Systematik: |
|
|---|
| Umfang: |
1 Online-Ressource (XVII, 247 Seiten) |
|---|---|
| Beschreibung: |
Mode of access: Internet via World Wide Web. |
| Reproduktion: |
[Online-Ausgabe] |
|---|---|
| Weitere Ausgabe: |
Erscheint auch als Druckausgabe: Deep learning for personalised healthcare services - Berlin : De Gruyter, 2021 |
| Reihe: |
Intelligent Biomedical Data Analysis ; 7 |
|---|
| Links: | |
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| ISBN: |
978-3-11-070812-7 978-3-11-070817-2 |
| DOI / URN: |
10.1515/9783110708127 |
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| 520 | |a Frontmatter -- Preface -- Acknowledgments -- Contents -- Short Biography of Editors -- List of Contributors -- Deep learning for health and medicine -- Exploring Indian Yajna and mantra sciences for personalized health: pandemic threats and possible cures in twenty-first-century healthcare -- Advanced deep learning techniques and applications in healthcare services -- Visualizations of human bioelectricity with internal symptom captures: the Indo-Vedic concepts on Healthcare 4.0 -- Early cancer predictions using ensembles of machine learning and deep learning -- Deep learning in patient management and clinical decision making -- Patient health record system -- Prediction of multiclass cervical cancer using deep machine learning algorithms in healthcare services -- Comparative analysis for detecting skin cancer using SGD-based optimizer on a CNN versus DCNN architecture and ResNet-50 versus AlexNet on Adam optimizer -- Coronary heart disease analysis using two deep learning algorithms, CNN and RNN, and their sensitivity analyses -- An overview of the technological performance of deep learning in modern medicine -- Index | ||
| 520 | |a This book uncovers the stakes and possibilities involved in realising personalised healthcare services through efficient and effective deep learning algorithms, enabling the healthcare industry to develop meaningful and cost-effective services. This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. | ||
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This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Medical care Technological innovations DLC Deep learning (Machine learning) DLC Precision medicine DLC Health services administration DLC Deep Learning DLC Precision Medicine DLC Patient Care Management DLC Machine Learning DLC Data Collection DLC Soins médicaux - Innovations Apprentissage profond Médecine de précision Services de santé - Administration Statistique - Méthodologie Medical care - Technological innovations COMPUTERS / Social Aspects / General Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 s (DE-588)4165564-3 (DE-627)104457473 (DE-576)209896132 Krebsforschung gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 Jain, Vishal 1983- herausgeberin (DE-588)1222050188 (DE-627)1740831578 edt Chatterjee, Jyotir Moy herausgeberin (DE-588)1176054384 (DE-627)1047216736 (DE-576)516514520 edt Hedayati, Hadi herausgeberin edt Krit, Salah-ddine herausgeberin edt Deperlioğlu, Ömer 1967- herausgeberin (DE-588)1189608952 (DE-627)1668158671 edt Arthur, Rangel mitwirkender ctb Chander, Bhanu mitwirkender ctb Chaturvedi, Devendra Kr mitwirkender ctb França, Reinaldo Padilha mitwirkender ctb Garg, Priyanshi mitwirkender ctb Gupta, Mayank mitwirkender ctb Iano, Yuzo mitwirkender ctb Jain, Mohit mitwirkender ctb Janeera, D. 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Jims John mitwirkender ctb Yunushkhan, T. M mitwirkender ctb Zafar, Imran mitwirkender ctb Walter de Gruyter GmbH & Co. KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110708004 Erscheint auch als Druckausgabe Deep learning for personalised healthcare services Berlin : De Gruyter, 2021 XVII, 247 Seiten (DE-627)176291476X 9783110708004 3110708000 https://doi.org/10.1515/9783110708127 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110708127 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110708127/original X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA 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_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 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 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 (DE-627)106417967 BO 045F 610.285 21 01 0046 4043927320 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 25-01-22 22 01 0018 4110555000 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 4036993186 olr-degruyter3 i z 17-01-22 24 01 0008 4037176769 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 25-01-22 147 01 3528 4037406616 OLR-EBS-DG Multiuser | freigeschaltet für Europa-Universität Flensburg, Hochschule Flensburg und Zentrale Hochschulbibliothek 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 17-01-22 164 01 0916 4214361539 OLR-DEGRUYTER 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 17-11-22 264 01 3264 4043854048 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Medical care Technological innovations DLC Deep learning (Machine learning) DLC Precision medicine DLC Health services administration DLC Deep Learning DLC Precision Medicine DLC Patient Care Management DLC Machine Learning DLC Data Collection DLC Soins médicaux - Innovations Apprentissage profond Médecine de précision Services de santé - Administration Statistique - Méthodologie Medical care - Technological innovations COMPUTERS / Social Aspects / General Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 s (DE-588)4165564-3 (DE-627)104457473 (DE-576)209896132 Krebsforschung gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 Jain, Vishal 1983- herausgeberin (DE-588)1222050188 (DE-627)1740831578 edt Chatterjee, Jyotir Moy herausgeberin (DE-588)1176054384 (DE-627)1047216736 (DE-576)516514520 edt Hedayati, Hadi herausgeberin edt Krit, Salah-ddine herausgeberin edt Deperlioğlu, Ömer 1967- herausgeberin (DE-588)1189608952 (DE-627)1668158671 edt Arthur, Rangel mitwirkender ctb Chander, Bhanu mitwirkender ctb Chaturvedi, Devendra Kr mitwirkender ctb França, Reinaldo Padilha mitwirkender ctb Garg, Priyanshi mitwirkender ctb Gupta, Mayank mitwirkender ctb Iano, Yuzo mitwirkender ctb Jain, Mohit mitwirkender ctb Janeera, D. A mitwirkender ctb Jaya, S mitwirkender ctb Jose, P. Subha Hency mitwirkender ctb Kamala, S. Shalini Packiam mitwirkender ctb Kohli, Vrinda mitwirkender ctb Kumar, Avinash mitwirkender ctb Kumar, Pradeep mitwirkender ctb Latha, M mitwirkender ctb Mbero, Zablon A mitwirkender ctb Mehta, Neha mitwirkender ctb Monteiro, Ana Carolina Borges mitwirkender ctb Narasimhan, V. Lakshmi mitwirkender ctb Nwonye, Mildred J mitwirkender ctb Pandey, Babita mitwirkender ctb Pradhan, Chittaranjan mitwirkender ctb Prasad, Svav mitwirkender ctb Purohit, Sidharth mitwirkender ctb Rajalakshmy, P mitwirkender ctb Rajeshwari, T mitwirkender ctb Rastogi, Akshit Rajan mitwirkender ctb Rastogi, Rohit mitwirkender ctb Rayan, Rehab A mitwirkender ctb Rhmann, Wasiur mitwirkender ctb Sagar, Sheelu mitwirkender ctb Sarkar, Sobhangi mitwirkender ctb Saxena, Mamta mitwirkender ctb Suman, Shubhra mitwirkender ctb Tandon, Neeti mitwirkender ctb Tsagkaris, Christos mitwirkender ctb Wesley, G. Jims John mitwirkender ctb Yunushkhan, T. M mitwirkender ctb Zafar, Imran mitwirkender ctb Walter de Gruyter GmbH & Co. KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110708004 Erscheint auch als Druckausgabe Deep learning for personalised healthcare services Berlin : De Gruyter, 2021 XVII, 247 Seiten (DE-627)176291476X 9783110708004 3110708000 https://doi.org/10.1515/9783110708127 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110708127 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110708127/original X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA 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_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 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 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 (DE-627)106417967 BO 045F 610.285 21 01 0046 4043927320 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 25-01-22 22 01 0018 4110555000 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 4036993186 olr-degruyter3 i z 17-01-22 24 01 0008 4037176769 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Medical care Technological innovations DLC Deep learning (Machine learning) DLC Precision medicine DLC Health services administration DLC Deep Learning DLC Precision Medicine DLC Patient Care Management DLC Machine Learning DLC Data Collection DLC Soins médicaux - Innovations Apprentissage profond Médecine de précision Services de santé - Administration Statistique - Méthodologie Medical care - Technological innovations COMPUTERS / Social Aspects / General Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 s (DE-588)4165564-3 (DE-627)104457473 (DE-576)209896132 Krebsforschung gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 Jain, Vishal 1983- herausgeberin (DE-588)1222050188 (DE-627)1740831578 edt Chatterjee, Jyotir Moy herausgeberin (DE-588)1176054384 (DE-627)1047216736 (DE-576)516514520 edt Hedayati, Hadi herausgeberin edt Krit, Salah-ddine herausgeberin edt Deperlioğlu, Ömer 1967- herausgeberin (DE-588)1189608952 (DE-627)1668158671 edt Arthur, Rangel mitwirkender ctb Chander, Bhanu mitwirkender ctb Chaturvedi, Devendra Kr mitwirkender ctb França, Reinaldo Padilha mitwirkender ctb Garg, Priyanshi mitwirkender ctb Gupta, Mayank mitwirkender ctb Iano, Yuzo mitwirkender ctb Jain, Mohit mitwirkender ctb Janeera, D. A mitwirkender ctb Jaya, S mitwirkender ctb Jose, P. Subha Hency mitwirkender ctb Kamala, S. Shalini Packiam mitwirkender ctb Kohli, Vrinda mitwirkender ctb Kumar, Avinash mitwirkender ctb Kumar, Pradeep mitwirkender ctb Latha, M mitwirkender ctb Mbero, Zablon A mitwirkender ctb Mehta, Neha mitwirkender ctb Monteiro, Ana Carolina Borges mitwirkender ctb Narasimhan, V. Lakshmi mitwirkender ctb Nwonye, Mildred J mitwirkender ctb Pandey, Babita mitwirkender ctb Pradhan, Chittaranjan mitwirkender ctb Prasad, Svav mitwirkender ctb Purohit, Sidharth mitwirkender ctb Rajalakshmy, P mitwirkender ctb Rajeshwari, T mitwirkender ctb Rastogi, Akshit Rajan mitwirkender ctb Rastogi, Rohit mitwirkender ctb Rayan, Rehab A mitwirkender ctb Rhmann, Wasiur mitwirkender ctb Sagar, Sheelu mitwirkender ctb Sarkar, Sobhangi mitwirkender ctb Saxena, Mamta mitwirkender ctb Suman, Shubhra mitwirkender ctb Tandon, Neeti mitwirkender ctb Tsagkaris, Christos mitwirkender ctb Wesley, G. 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KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110708004 Erscheint auch als Druckausgabe Deep learning for personalised healthcare services Berlin : De Gruyter, 2021 XVII, 247 Seiten (DE-627)176291476X 9783110708004 3110708000 https://doi.org/10.1515/9783110708127 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110708127 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110708127/original X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA 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_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 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 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 (DE-627)106417967 BO 045F 610.285 21 01 0046 4043927320 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 25-01-22 22 01 0018 4110555000 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 4036993186 olr-degruyter3 i z 17-01-22 24 01 0008 4037176769 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Medical care Technological innovations DLC Deep learning (Machine learning) DLC Precision medicine DLC Health services administration DLC Deep Learning DLC Precision Medicine DLC Patient Care Management DLC Machine Learning DLC Data Collection DLC Soins médicaux - Innovations Apprentissage profond Médecine de précision Services de santé - Administration Statistique - Méthodologie Medical care - Technological innovations COMPUTERS / Social Aspects / General Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 s (DE-588)4165564-3 (DE-627)104457473 (DE-576)209896132 Krebsforschung gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 Jain, Vishal 1983- herausgeberin (DE-588)1222050188 (DE-627)1740831578 edt Chatterjee, Jyotir Moy herausgeberin (DE-588)1176054384 (DE-627)1047216736 (DE-576)516514520 edt Hedayati, Hadi herausgeberin edt Krit, Salah-ddine herausgeberin edt Deperlioğlu, Ömer 1967- herausgeberin (DE-588)1189608952 (DE-627)1668158671 edt Arthur, Rangel mitwirkender ctb Chander, Bhanu mitwirkender ctb Chaturvedi, Devendra Kr mitwirkender ctb França, Reinaldo Padilha mitwirkender ctb Garg, Priyanshi mitwirkender ctb Gupta, Mayank mitwirkender ctb Iano, Yuzo mitwirkender ctb Jain, Mohit mitwirkender ctb Janeera, D. A mitwirkender ctb Jaya, S mitwirkender ctb Jose, P. Subha Hency mitwirkender ctb Kamala, S. Shalini Packiam mitwirkender ctb Kohli, Vrinda mitwirkender ctb Kumar, Avinash mitwirkender ctb Kumar, Pradeep mitwirkender ctb Latha, M mitwirkender ctb Mbero, Zablon A mitwirkender ctb Mehta, Neha mitwirkender ctb Monteiro, Ana Carolina Borges mitwirkender ctb Narasimhan, V. Lakshmi mitwirkender ctb Nwonye, Mildred J mitwirkender ctb Pandey, Babita mitwirkender ctb Pradhan, Chittaranjan mitwirkender ctb Prasad, Svav mitwirkender ctb Purohit, Sidharth mitwirkender ctb Rajalakshmy, P mitwirkender ctb Rajeshwari, T mitwirkender ctb Rastogi, Akshit Rajan mitwirkender ctb Rastogi, Rohit mitwirkender ctb Rayan, Rehab A mitwirkender ctb Rhmann, Wasiur mitwirkender ctb Sagar, Sheelu mitwirkender ctb Sarkar, Sobhangi mitwirkender ctb Saxena, Mamta mitwirkender ctb Suman, Shubhra mitwirkender ctb Tandon, Neeti mitwirkender ctb Tsagkaris, Christos mitwirkender ctb Wesley, G. 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KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110708004 Erscheint auch als Druckausgabe Deep learning for personalised healthcare services Berlin : De Gruyter, 2021 XVII, 247 Seiten (DE-627)176291476X 9783110708004 3110708000 https://doi.org/10.1515/9783110708127 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110708127 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110708127/original X:GRUY Verlag Cover ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG 2021 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP SSG-OLC-PHA 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_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 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 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 (DE-627)106417967 BO 045F 610.285 21 01 0046 4043927320 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 25-01-22 22 01 0018 4110555000 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 4036993186 olr-degruyter3 i z 17-01-22 24 01 0008 4037176769 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. [Online-Ausgabe] Mode of access: Internet via World Wide Web. In English Medical care Technological innovations DLC Deep learning (Machine learning) DLC Precision medicine DLC Health services administration DLC Deep Learning DLC Precision Medicine DLC Patient Care Management DLC Machine Learning DLC Data Collection DLC Soins médicaux - Innovations Apprentissage profond Médecine de précision Services de santé - Administration Statistique - Méthodologie Medical care - Technological innovations COMPUTERS / Social Aspects / General Aufsatzsammlung (DE-588)4143413-4 (DE-627)105605727 (DE-576)209726091 gnd-content s (DE-588)4020775-4 (DE-627)106316834 (DE-576)208934758 Gesundheitswesen gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 s (DE-588)4165564-3 (DE-627)104457473 (DE-576)209896132 Krebsforschung gnd s (DE-588)1135597375 (DE-627)890512922 (DE-576)489847412 Deep learning gnd DE-101 Jain, Vishal 1983- herausgeberin (DE-588)1222050188 (DE-627)1740831578 edt Chatterjee, Jyotir Moy herausgeberin (DE-588)1176054384 (DE-627)1047216736 (DE-576)516514520 edt Hedayati, Hadi herausgeberin edt Krit, Salah-ddine herausgeberin edt Deperlioğlu, Ömer 1967- herausgeberin (DE-588)1189608952 (DE-627)1668158671 edt Arthur, Rangel mitwirkender ctb Chander, Bhanu mitwirkender ctb Chaturvedi, Devendra Kr mitwirkender ctb França, Reinaldo Padilha mitwirkender ctb Garg, Priyanshi mitwirkender ctb Gupta, Mayank mitwirkender ctb Iano, Yuzo mitwirkender ctb Jain, Mohit mitwirkender ctb Janeera, D. 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Preface -- Acknowledgments -- Contents -- Short Biography of Editors -- List of Contributors -- Deep learning for health and medicine -- Exploring Indian Yajna and mantra sciences for personalized health: pandemic threats and possible cures in twenty-first-century healthcare -- Advanced deep learning techniques and applications in healthcare services -- Visualizations of human bioelectricity with internal symptom captures: the Indo-Vedic concepts on Healthcare 4.0 -- Early cancer predictions using ensembles of machine learning and deep learning -- Deep learning in patient management and clinical decision making -- Patient health record system -- Prediction of multiclass cervical cancer using deep machine learning algorithms in healthcare services -- Comparative analysis for detecting skin cancer using SGD-based optimizer on a CNN versus DCNN architecture and ResNet-50 versus AlexNet on Adam optimizer -- Coronary heart disease analysis using two deep learning algorithms, CNN and RNN, and their sensitivity analyses -- An overview of the technological performance of deep learning in modern medicine -- Index</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">This book uncovers the stakes and possibilities involved in realising personalised healthcare services through efficient and effective deep learning algorithms, enabling the healthcare industry to develop meaningful and cost-effective services. This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing.</subfield></datafield><datafield tag="533" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">[Online-Ausgabe]</subfield></datafield><datafield tag="538" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Mode of access: Internet via World Wide Web.</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Medical care</subfield><subfield code="x">Technological innovations</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Deep learning (Machine learning)</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Precision medicine</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">17-01-22</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">4080672748</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">05-03-22</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">4212481774</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">16-11-22</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">4214414551</subfield><subfield code="h">OLR-DEI</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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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="y">z</subfield><subfield code="z">17-01-22</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">4044228957</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">4034417684</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">13-01-22</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">4043685084</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-01-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">140</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0839</subfield><subfield code="b">4043791437</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. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-01-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">164</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0916</subfield><subfield code="b">4214361539</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER</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">17-11-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">264</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3264</subfield><subfield code="b">4043854048</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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Deep Learning for Personalized Healthcare Services |
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Frontmatter -- Preface -- Acknowledgments -- Contents -- Short Biography of Editors -- List of Contributors -- Deep learning for health and medicine -- Exploring Indian Yajna and mantra sciences for personalized health: pandemic threats and possible cures in twenty-first-century healthcare -- Advanced deep learning techniques and applications in healthcare services -- Visualizations of human bioelectricity with internal symptom captures: the Indo-Vedic concepts on Healthcare 4.0 -- Early cancer predictions using ensembles of machine learning and deep learning -- Deep learning in patient management and clinical decision making -- Patient health record system -- Prediction of multiclass cervical cancer using deep machine learning algorithms in healthcare services -- Comparative analysis for detecting skin cancer using SGD-based optimizer on a CNN versus DCNN architecture and ResNet-50 versus AlexNet on Adam optimizer -- Coronary heart disease analysis using two deep learning algorithms, CNN and RNN, and their sensitivity analyses -- An overview of the technological performance of deep learning in modern medicine -- Index This book uncovers the stakes and possibilities involved in realising personalised healthcare services through efficient and effective deep learning algorithms, enabling the healthcare industry to develop meaningful and cost-effective services. This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. |
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Frontmatter -- Preface -- Acknowledgments -- Contents -- Short Biography of Editors -- List of Contributors -- Deep learning for health and medicine -- Exploring Indian Yajna and mantra sciences for personalized health: pandemic threats and possible cures in twenty-first-century healthcare -- Advanced deep learning techniques and applications in healthcare services -- Visualizations of human bioelectricity with internal symptom captures: the Indo-Vedic concepts on Healthcare 4.0 -- Early cancer predictions using ensembles of machine learning and deep learning -- Deep learning in patient management and clinical decision making -- Patient health record system -- Prediction of multiclass cervical cancer using deep machine learning algorithms in healthcare services -- Comparative analysis for detecting skin cancer using SGD-based optimizer on a CNN versus DCNN architecture and ResNet-50 versus AlexNet on Adam optimizer -- Coronary heart disease analysis using two deep learning algorithms, CNN and RNN, and their sensitivity analyses -- An overview of the technological performance of deep learning in modern medicine -- Index This book uncovers the stakes and possibilities involved in realising personalised healthcare services through efficient and effective deep learning algorithms, enabling the healthcare industry to develop meaningful and cost-effective services. This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. |
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Frontmatter -- Preface -- Acknowledgments -- Contents -- Short Biography of Editors -- List of Contributors -- Deep learning for health and medicine -- Exploring Indian Yajna and mantra sciences for personalized health: pandemic threats and possible cures in twenty-first-century healthcare -- Advanced deep learning techniques and applications in healthcare services -- Visualizations of human bioelectricity with internal symptom captures: the Indo-Vedic concepts on Healthcare 4.0 -- Early cancer predictions using ensembles of machine learning and deep learning -- Deep learning in patient management and clinical decision making -- Patient health record system -- Prediction of multiclass cervical cancer using deep machine learning algorithms in healthcare services -- Comparative analysis for detecting skin cancer using SGD-based optimizer on a CNN versus DCNN architecture and ResNet-50 versus AlexNet on Adam optimizer -- Coronary heart disease analysis using two deep learning algorithms, CNN and RNN, and their sensitivity analyses -- An overview of the technological performance of deep learning in modern medicine -- Index This book uncovers the stakes and possibilities involved in realising personalised healthcare services through efficient and effective deep learning algorithms, enabling the healthcare industry to develop meaningful and cost-effective services. This requires effective understanding, application and amalgamation of deep learning with several other computing technologies, such as machine learning, data mining, and natural language processing. |
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Jain, Vishal 1983- Chatterjee, Jyotir Moy Hedayati, Hadi Krit, Salah-ddine Deperlioğlu, Ömer 1967- Arthur, Rangel Chander, Bhanu Chaturvedi, Devendra Kr França, Reinaldo Padilha Garg, Priyanshi Gupta, Mayank Iano, Yuzo Jain, Mohit Janeera, D. A Jaya, S Jose, P. Subha Hency Kamala, S. Shalini Packiam Kohli, Vrinda Kumar, Avinash Kumar, Pradeep Latha, M Mbero, Zablon A Mehta, Neha Monteiro, Ana Carolina Borges Narasimhan, V. Lakshmi Nwonye, Mildred J Pandey, Babita Pradhan, Chittaranjan Prasad, Svav Purohit, Sidharth Rajalakshmy, P Rajeshwari, T Rastogi, Akshit Rajan Rastogi, Rohit Rayan, Rehab A Rhmann, Wasiur Sagar, Sheelu Sarkar, Sobhangi Saxena, Mamta Suman, Shubhra Tandon, Neeti Tsagkaris, Christos Wesley, G. Jims John Yunushkhan, T. M Zafar, Imran Walter de Gruyter GmbH & Co. KG |
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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">4034417684</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">13-01-22</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">4043685084</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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