Zeitschriftenartikel zum Thema „Personalized prediction“
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Galetzka, Wolfgang, Bernd Kowall, Cynthia Jusi, Eva-Maria Huessler und Andreas Stang. „Distance-Metric Learning for Personalized Survival Analysis“. Entropy 25, Nr. 10 (30.09.2023): 1404. http://dx.doi.org/10.3390/e25101404.
Der volle Inhalt der QuelleThoma, Clemens. „Personalized response prediction“. Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology 15, Nr. 11 (02.10.2018): 657. http://dx.doi.org/10.1038/s41575-018-0072-z.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jie, Bin Liu, Yanchi Liu, Huipeng Chen, Lina Feng, Hui Xiong und Yalou Huang. „Personalized Air Travel Prediction“. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 9, Nr. 3 (13.02.2018): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3078845.
Der volle Inhalt der QuelleTAYEBI, MOHAMMAD A., UWE GLÄSSER, MARTIN ESTER und PATRICIA L. BRANTINGHAM. „Personalized crime location prediction“. European Journal of Applied Mathematics 27, Nr. 3 (28.04.2016): 422–50. http://dx.doi.org/10.1017/s0956792516000140.
Der volle Inhalt der QuelleGusev, I. V., D. V. Gavrilov, R. E. Novitsky, T. Yu Kuznetsova und S. A. Boytsov. „Improvement of cardiovascular risk assessment using machine learning methods“. Russian Journal of Cardiology 26, Nr. 12 (25.10.2021): 4618. http://dx.doi.org/10.15829/1560-4071-2021-4618.
Der volle Inhalt der QuelleLocalio, A. Russell, Cynthia D. Mulrow und Michael E. Griswold. „Advancing Personalized Medicine Through Prediction“. Annals of Internal Medicine 172, Nr. 1 (12.11.2019): 63. http://dx.doi.org/10.7326/m19-3010.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Yanyu, Shenghua Gao, Junru Wu, Nianyi Li und Jingyi Yu. „Personalized Saliency and Its Prediction“. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 41, Nr. 12 (01.12.2019): 2975–89. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2018.2866563.
Der volle Inhalt der QuelleVassileva, Vessela. „Prostate cancer—personalized response prediction“. Nature Reviews Clinical Oncology 6, Nr. 11 (November 2009): 618. http://dx.doi.org/10.1038/nrclinonc.2009.156.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Chuan-Chun, Chia-Jui Yen und Tsunglin Liu. „Prediction of personalized microRNA activity“. Gene 518, Nr. 1 (April 2013): 101–6. http://dx.doi.org/10.1016/j.gene.2012.11.068.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Rirong, Jieqi Zheng, Li Li, Chao Li, Kang Chao, Zhirong Zeng, Minhu Chen und Shenghong Zhang. „Metabolomics facilitate the personalized management in inflammatory bowel disease“. Therapeutic Advances in Gastroenterology 14 (Januar 2021): 175628482110644. http://dx.doi.org/10.1177/17562848211064489.
Der volle Inhalt der QuellePuranikath, Jagadevi, Fathima Farheen, Aruna Patil und Aishwarya K. M. „Analysis and Prediction of Multiple Disease using Machine Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 5 (31.05.2024): 3570–74. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.62250.
Der volle Inhalt der QuelleAnis, Hiba K., Gregory J. Strnad, Alison K. Klika, Alexander Zajichek, Kurt P. Spindler, Wael K. Barsoum, Carlos A. Higuera und Nicolas S. Piuzzi. „Developing a personalized outcome prediction tool for knee arthroplasty“. Bone & Joint Journal 102-B, Nr. 9 (01.09.2020): 1183–93. http://dx.doi.org/10.1302/0301-620x.102b9.bjj-2019-1642.r1.
Der volle Inhalt der QuelleKyrochristos, Ioannis D., Demosthenes E. Ziogas und Dimitrios H. Roukos. „Precision in personalized prediction-based medicine“. Personalized Medicine 15, Nr. 6 (November 2018): 467–70. http://dx.doi.org/10.2217/pme-2018-0079.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Zibin, und Michael R. Lyu. „Personalized Reliability Prediction of Web Services“. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 22, Nr. 2 (März 2013): 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/2430545.2430548.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Juan, und Chandima Fernando. „Smartphone-based personalized blood glucose prediction“. ICT Express 2, Nr. 4 (Dezember 2016): 150–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2016.10.001.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yan, Xinyu Bao, Song Zhang, Lin Yang, Guoli Liu, Yimin Yang, Xuwen Li et al. „Fetal growth prediction: Establishing fetal growth prediction curves in the second trimester“. Technology and Health Care 29 (25.03.2021): 345–50. http://dx.doi.org/10.3233/thc-218032.
Der volle Inhalt der QuellePei, Zejun, Manhong Shi, Junping Guo und Bairong Shen. „Heart Rate Variability Based Prediction of Personalized Drug Therapeutic Response: The Present Status and the Perspectives“. Current Topics in Medicinal Chemistry 20, Nr. 18 (24.08.2020): 1640–50. http://dx.doi.org/10.2174/1568026620666200603105002.
Der volle Inhalt der QuelleCai, Weihong, Xin Du und Jianlong Xu. „A Personalized QoS Prediction Method for Web Services via Blockchain-Based Matrix Factorization“. Sensors 19, Nr. 12 (19.06.2019): 2749. http://dx.doi.org/10.3390/s19122749.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Zhijun, Gongwen Xu und Pengfei Zhang. „Research on E-Commerce Platform-Based Personalized Recommendation Algorithm“. Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2016 (2016): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2016/5160460.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Bingkun, Bing Chen, Li Ma und Gaiyun Zhou. „User-Personalized Review Rating Prediction Method Based on Review Text Content and User-Item Rating Matrix“. Information 10, Nr. 1 (20.12.2018): 1. http://dx.doi.org/10.3390/info10010001.
Der volle Inhalt der QuelleLococo, Filippo, Galal Ghaly, Marco Chiappetta, Sara Flamini, Jessica Evangelista, Emilio Bria, Alessio Stefani et al. „Implementation of Artificial Intelligence in Personalized Prognostic Assessment of Lung Cancer: A Narrative Review“. Cancers 16, Nr. 10 (10.05.2024): 1832. http://dx.doi.org/10.3390/cancers16101832.
Der volle Inhalt der QuelleBabu, Mr M. Jeevan. „Mental Health Prediction Using Catboost Algorithm“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 3 (31.03.2024): 3449–53. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.59219.
Der volle Inhalt der QuelleWang, W. C. „Personalized Prediction Model for Hepatocellular Carcinoma With a Bayesian Clinical Reasoning Approach“. Journal of Global Oncology 4, Supplement 2 (01.10.2018): 210s. http://dx.doi.org/10.1200/jgo.18.84600.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Ziqi, Jingwen Zhang, Jacob Greenberg, Madelyn Frumkin, Saad Javeed, Justin K. Zhang, Braeden Benedict et al. „Predicting Multi-dimensional Surgical Outcomes with Multi-modal Mobile Sensing“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 8, Nr. 2 (13.05.2024): 1–30. http://dx.doi.org/10.1145/3659628.
Der volle Inhalt der QuellePark, Hayoung, Se Young Jung, Min Kyu Han, Yeonhoon Jang, Yeo Rae Moon, Taewook Kim, Soo-Yong Shin und Hee Hwang. „Lowering Barriers to Health Risk Assessments in Promoting Personalized Health Management“. Journal of Personalized Medicine 14, Nr. 3 (18.03.2024): 316. http://dx.doi.org/10.3390/jpm14030316.
Der volle Inhalt der QuelleToivonen, Jarkko, Yrjö Koski, Esa Turkulainen, Femmeke Prinsze, Pietro della Briotta Parolo, Markus Heinonen und Mikko Arvas. „Prediction and impact of personalized donation intervals“. Vox Sanguinis 117, Nr. 4 (26.11.2021): 504–12. http://dx.doi.org/10.1111/vox.13223.
Der volle Inhalt der QuelleBao, Naren, Alexander Carballo, Chiyomi Miyajima, Eijiro Takeuchi und Kazuya Takeda. „Personalized Subjective Driving Risk: Analysis and Prediction“. Journal of Robotics and Mechatronics 32, Nr. 3 (20.06.2020): 503–19. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2020.p0503.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Miao, Yi Fang, Huangming Xie, Jike Chong und Meng Meng. „User click prediction for personalized job recommendation“. World Wide Web 22, Nr. 1 (23.04.2018): 325–45. http://dx.doi.org/10.1007/s11280-018-0568-z.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jin-Hu, Yu-Xiao Zhu und Tao Zhou. „Improving personalized link prediction by hybrid diffusion“. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 447 (April 2016): 199–207. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2015.12.036.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Yali, Zhen Tu, Yong Li, Xiang Chen, Hui Gao, Lin Zhang, Li Su und Depeng Jin. „Personalized Context-aware Collaborative Online Activity Prediction“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 3, Nr. 4 (11.12.2019): 1–28. http://dx.doi.org/10.1145/3369829.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Zipei, Xuan Song, Renhe Jiang, Quanjun Chen und Ryosuke Shibasaki. „Decentralized Attention-based Personalized Human Mobility Prediction“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 3, Nr. 4 (11.12.2019): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3369830.
Der volle Inhalt der QuelleZeevi, David, Tal Korem, Niv Zmora, David Israeli, Daphna Rothschild, Adina Weinberger, Orly Ben-Yacov et al. „Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses“. Cell 163, Nr. 5 (November 2015): 1079–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.001.
Der volle Inhalt der QuelleVinarti, Retno A., und Lucy M. Hederman. „A personalized infectious disease risk prediction system“. Expert Systems with Applications 131 (Oktober 2019): 266–74. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2019.04.042.
Der volle Inhalt der Quelle., Sangeeta. „Pharmacogenomics: Personalized medicine and drug response prediction“. Pharma Innovation 8, Nr. 1 (01.01.2019): 845–48. http://dx.doi.org/10.22271/tpi.2019.v8.i1n.25487.
Der volle Inhalt der QuelleLo, Adeline, Herman Chernoff, Tian Zheng und Shaw-Hwa Lo. „Why significant variables aren’t automatically good predictors“. Proceedings of the National Academy of Sciences 112, Nr. 45 (26.10.2015): 13892–97. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1518285112.
Der volle Inhalt der QuelleAlharbi, Eman, Asma Cherif und Farrukh Nadeem. „Adaptive Smart eHealth Framework for Personalized Asthma Attack Prediction and Safe Route Recommendation“. Smart Cities 6, Nr. 5 (20.10.2023): 2910–31. http://dx.doi.org/10.3390/smartcities6050130.
Der volle Inhalt der QuelleToffanin, Chiara, Eleonora Maria Aiello, Claudio Cobelli und Lalo Magni. „Hypoglycemia Prevention via Personalized Glucose-Insulin Models Identified in Free-Living Conditions“. Journal of Diabetes Science and Technology 13, Nr. 6 (23.10.2019): 1008–16. http://dx.doi.org/10.1177/1932296819880864.
Der volle Inhalt der QuelleAn, Ziyan, Taylor T. Johnson und Meiyi Ma. „Formal Logic Enabled Personalized Federated Learning through Property Inference“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 10 (24.03.2024): 10882–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.28962.
Der volle Inhalt der QuelleGiglia, Giuseppe, Giuditta Gambino und Pierangelo Sardo. „Through Predictive Personalized Medicine“. Brain Sciences 10, Nr. 9 (28.08.2020): 594. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci10090594.
Der volle Inhalt der QuelleNandedkar, Ameya, Chaitanya Gadve, Chirag Gowda, Shashwat Deep und Rahesha Mulla. „Athlete Performance Prediction Using Random Forest“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 5 (31.05.2024): 2370–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.62112.
Der volle Inhalt der QuelleRomero-Garmendia, Irati, und Koldo Garcia-Etxebarria. „From Omic Layers to Personalized Medicine in Colorectal Cancer: The Road Ahead“. Genes 14, Nr. 7 (11.07.2023): 1430. http://dx.doi.org/10.3390/genes14071430.
Der volle Inhalt der QuelleSánchez-Herrero, Sergio, Laura Calvet und Angel A. Juan. „Machine Learning Models for Predicting Personalized Tacrolimus Stable Dosages in Pediatric Renal Transplant Patients“. BioMedInformatics 3, Nr. 4 (14.10.2023): 926–47. http://dx.doi.org/10.3390/biomedinformatics3040057.
Der volle Inhalt der QuelleUghade, Ashwini Arun. „Personalized Location Recommendation System Personalized Location Recommendation System“. International Journal of Applied Evolutionary Computation 10, Nr. 1 (Januar 2019): 49–58. http://dx.doi.org/10.4018/ijaec.2019010104.
Der volle Inhalt der QuelleDOSAY-AKBULUT, Mine. „A Review on Determination and Future of the Predictive and Personalized Medicine“. International Journal of Biology 8, Nr. 1 (11.11.2015): 32. http://dx.doi.org/10.5539/ijb.v8n1p32.
Der volle Inhalt der QuelleShreve, Jacob Tyler, Sarah Lee, Christina Felix, Rachel Benish Shirley, Cameron Beau Hilton, Nathan Radakovich, James Stevenson, Alberto J. Montero und Aziz Nazha. „A personalized prediction model for hospital readmission risk for cancer patients.“ Journal of Clinical Oncology 38, Nr. 15_suppl (20.05.2020): 7057. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2020.38.15_suppl.7057.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Liantao, Chaohe Zhang, Yasha Wang, Wenjie Ruan, Jiangtao Wang, Wen Tang, Xinyu Ma, Xin Gao und Junyi Gao. „ConCare: Personalized Clinical Feature Embedding via Capturing the Healthcare Context“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 01 (03.04.2020): 833–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5428.
Der volle Inhalt der QuelleNagraj, Shruthi, und Blessed Prince Palayyan. „Personalized E-commerce based recommendation systems using deep-learning techniques“. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 13, Nr. 1 (01.03.2024): 610. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v13.i1.pp610-618.
Der volle Inhalt der QuelleMarko, Nicholas F., Robert J. Weil, Jason L. Schroeder, Frederick F. Lang, Dima Suki und Raymond E. Sawaya. „Extent of Resection of Glioblastoma Revisited: Personalized Survival Modeling Facilitates More Accurate Survival Prediction and Supports a Maximum-Safe-Resection Approach to Surgery“. Journal of Clinical Oncology 32, Nr. 8 (10.03.2014): 774–82. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2013.51.8886.
Der volle Inhalt der QuelleXing, Wanli, und Dongping Du. „Dropout Prediction in MOOCs: Using Deep Learning for Personalized Intervention“. Journal of Educational Computing Research 57, Nr. 3 (15.03.2018): 547–70. http://dx.doi.org/10.1177/0735633118757015.
Der volle Inhalt der QuelleOuzounoglou, Eleftherios, Eleni Kolokotroni, Martin Stanulla und Georgios S. Stamatakos. „A study on the predictability of acute lymphoblastic leukaemia response to treatment using a hybrid oncosimulator“. Interface Focus 8, Nr. 1 (15.12.2017): 20160163. http://dx.doi.org/10.1098/rsfs.2016.0163.
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