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Galetzka, Wolfgang, Bernd Kowall, Cynthia Jusi, Eva-Maria Huessler et Andreas Stang. « Distance-Metric Learning for Personalized Survival Analysis ». Entropy 25, no 10 (30 septembre 2023) : 1404. http://dx.doi.org/10.3390/e25101404.
Texte intégralThoma, Clemens. « Personalized response prediction ». Nature Reviews Gastroenterology & ; Hepatology 15, no 11 (2 octobre 2018) : 657. http://dx.doi.org/10.1038/s41575-018-0072-z.
Texte intégralLiu, Jie, Bin Liu, Yanchi Liu, Huipeng Chen, Lina Feng, Hui Xiong et Yalou Huang. « Personalized Air Travel Prediction ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 9, no 3 (13 février 2018) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3078845.
Texte intégralTAYEBI, MOHAMMAD A., UWE GLÄSSER, MARTIN ESTER et PATRICIA L. BRANTINGHAM. « Personalized crime location prediction ». European Journal of Applied Mathematics 27, no 3 (28 avril 2016) : 422–50. http://dx.doi.org/10.1017/s0956792516000140.
Texte intégralGusev, I. V., D. V. Gavrilov, R. E. Novitsky, T. Yu Kuznetsova et S. A. Boytsov. « Improvement of cardiovascular risk assessment using machine learning methods ». Russian Journal of Cardiology 26, no 12 (25 octobre 2021) : 4618. http://dx.doi.org/10.15829/1560-4071-2021-4618.
Texte intégralLocalio, A. Russell, Cynthia D. Mulrow et Michael E. Griswold. « Advancing Personalized Medicine Through Prediction ». Annals of Internal Medicine 172, no 1 (12 novembre 2019) : 63. http://dx.doi.org/10.7326/m19-3010.
Texte intégralXu, Yanyu, Shenghua Gao, Junru Wu, Nianyi Li et Jingyi Yu. « Personalized Saliency and Its Prediction ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 41, no 12 (1 décembre 2019) : 2975–89. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2018.2866563.
Texte intégralVassileva, Vessela. « Prostate cancer—personalized response prediction ». Nature Reviews Clinical Oncology 6, no 11 (novembre 2009) : 618. http://dx.doi.org/10.1038/nrclinonc.2009.156.
Texte intégralLee, Chuan-Chun, Chia-Jui Yen et Tsunglin Liu. « Prediction of personalized microRNA activity ». Gene 518, no 1 (avril 2013) : 101–6. http://dx.doi.org/10.1016/j.gene.2012.11.068.
Texte intégralChen, Rirong, Jieqi Zheng, Li Li, Chao Li, Kang Chao, Zhirong Zeng, Minhu Chen et Shenghong Zhang. « Metabolomics facilitate the personalized management in inflammatory bowel disease ». Therapeutic Advances in Gastroenterology 14 (janvier 2021) : 175628482110644. http://dx.doi.org/10.1177/17562848211064489.
Texte intégralPuranikath, Jagadevi, Fathima Farheen, Aruna Patil et Aishwarya K. M. « Analysis and Prediction of Multiple Disease using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 5 (31 mai 2024) : 3570–74. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.62250.
Texte intégralAnis, Hiba K., Gregory J. Strnad, Alison K. Klika, Alexander Zajichek, Kurt P. Spindler, Wael K. Barsoum, Carlos A. Higuera et Nicolas S. Piuzzi. « Developing a personalized outcome prediction tool for knee arthroplasty ». Bone & ; Joint Journal 102-B, no 9 (1 septembre 2020) : 1183–93. http://dx.doi.org/10.1302/0301-620x.102b9.bjj-2019-1642.r1.
Texte intégralKyrochristos, Ioannis D., Demosthenes E. Ziogas et Dimitrios H. Roukos. « Precision in personalized prediction-based medicine ». Personalized Medicine 15, no 6 (novembre 2018) : 467–70. http://dx.doi.org/10.2217/pme-2018-0079.
Texte intégralZheng, Zibin, et Michael R. Lyu. « Personalized Reliability Prediction of Web Services ». ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 22, no 2 (mars 2013) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/2430545.2430548.
Texte intégralLi, Juan, et Chandima Fernando. « Smartphone-based personalized blood glucose prediction ». ICT Express 2, no 4 (décembre 2016) : 150–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2016.10.001.
Texte intégralWang, 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 mars 2021) : 345–50. http://dx.doi.org/10.3233/thc-218032.
Texte intégralPei, Zejun, Manhong Shi, Junping Guo et Bairong Shen. « Heart Rate Variability Based Prediction of Personalized Drug Therapeutic Response : The Present Status and the Perspectives ». Current Topics in Medicinal Chemistry 20, no 18 (24 août 2020) : 1640–50. http://dx.doi.org/10.2174/1568026620666200603105002.
Texte intégralCai, Weihong, Xin Du et Jianlong Xu. « A Personalized QoS Prediction Method for Web Services via Blockchain-Based Matrix Factorization ». Sensors 19, no 12 (19 juin 2019) : 2749. http://dx.doi.org/10.3390/s19122749.
Texte intégralZhang, Zhijun, Gongwen Xu et 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.
Texte intégralWang, Bingkun, Bing Chen, Li Ma et Gaiyun Zhou. « User-Personalized Review Rating Prediction Method Based on Review Text Content and User-Item Rating Matrix ». Information 10, no 1 (20 décembre 2018) : 1. http://dx.doi.org/10.3390/info10010001.
Texte intégralLococo, 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, no 10 (10 mai 2024) : 1832. http://dx.doi.org/10.3390/cancers16101832.
Texte intégralBabu, Mr M. Jeevan. « Mental Health Prediction Using Catboost Algorithm ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 3 (31 mars 2024) : 3449–53. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.59219.
Texte intégralWang, W. C. « Personalized Prediction Model for Hepatocellular Carcinoma With a Bayesian Clinical Reasoning Approach ». Journal of Global Oncology 4, Supplement 2 (1 octobre 2018) : 210s. http://dx.doi.org/10.1200/jgo.18.84600.
Texte intégralXu, 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, no 2 (13 mai 2024) : 1–30. http://dx.doi.org/10.1145/3659628.
Texte intégralPark, Hayoung, Se Young Jung, Min Kyu Han, Yeonhoon Jang, Yeo Rae Moon, Taewook Kim, Soo-Yong Shin et Hee Hwang. « Lowering Barriers to Health Risk Assessments in Promoting Personalized Health Management ». Journal of Personalized Medicine 14, no 3 (18 mars 2024) : 316. http://dx.doi.org/10.3390/jpm14030316.
Texte intégralToivonen, Jarkko, Yrjö Koski, Esa Turkulainen, Femmeke Prinsze, Pietro della Briotta Parolo, Markus Heinonen et Mikko Arvas. « Prediction and impact of personalized donation intervals ». Vox Sanguinis 117, no 4 (26 novembre 2021) : 504–12. http://dx.doi.org/10.1111/vox.13223.
Texte intégralBao, Naren, Alexander Carballo, Chiyomi Miyajima, Eijiro Takeuchi et Kazuya Takeda. « Personalized Subjective Driving Risk : Analysis and Prediction ». Journal of Robotics and Mechatronics 32, no 3 (20 juin 2020) : 503–19. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2020.p0503.
Texte intégralJiang, Miao, Yi Fang, Huangming Xie, Jike Chong et Meng Meng. « User click prediction for personalized job recommendation ». World Wide Web 22, no 1 (23 avril 2018) : 325–45. http://dx.doi.org/10.1007/s11280-018-0568-z.
Texte intégralLiu, Jin-Hu, Yu-Xiao Zhu et Tao Zhou. « Improving personalized link prediction by hybrid diffusion ». Physica A : Statistical Mechanics and its Applications 447 (avril 2016) : 199–207. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2015.12.036.
Texte intégralFan, Yali, Zhen Tu, Yong Li, Xiang Chen, Hui Gao, Lin Zhang, Li Su et Depeng Jin. « Personalized Context-aware Collaborative Online Activity Prediction ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 3, no 4 (11 décembre 2019) : 1–28. http://dx.doi.org/10.1145/3369829.
Texte intégralFan, Zipei, Xuan Song, Renhe Jiang, Quanjun Chen et Ryosuke Shibasaki. « Decentralized Attention-based Personalized Human Mobility Prediction ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 3, no 4 (11 décembre 2019) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3369830.
Texte intégralZeevi, 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, no 5 (novembre 2015) : 1079–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.001.
Texte intégralVinarti, Retno A., et Lucy M. Hederman. « A personalized infectious disease risk prediction system ». Expert Systems with Applications 131 (octobre 2019) : 266–74. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2019.04.042.
Texte intégral., Sangeeta. « Pharmacogenomics : Personalized medicine and drug response prediction ». Pharma Innovation 8, no 1 (1 janvier 2019) : 845–48. http://dx.doi.org/10.22271/tpi.2019.v8.i1n.25487.
Texte intégralLo, Adeline, Herman Chernoff, Tian Zheng et Shaw-Hwa Lo. « Why significant variables aren’t automatically good predictors ». Proceedings of the National Academy of Sciences 112, no 45 (26 octobre 2015) : 13892–97. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1518285112.
Texte intégralAlharbi, Eman, Asma Cherif et Farrukh Nadeem. « Adaptive Smart eHealth Framework for Personalized Asthma Attack Prediction and Safe Route Recommendation ». Smart Cities 6, no 5 (20 octobre 2023) : 2910–31. http://dx.doi.org/10.3390/smartcities6050130.
Texte intégralToffanin, Chiara, Eleonora Maria Aiello, Claudio Cobelli et Lalo Magni. « Hypoglycemia Prevention via Personalized Glucose-Insulin Models Identified in Free-Living Conditions ». Journal of Diabetes Science and Technology 13, no 6 (23 octobre 2019) : 1008–16. http://dx.doi.org/10.1177/1932296819880864.
Texte intégralAn, Ziyan, Taylor T. Johnson et Meiyi Ma. « Formal Logic Enabled Personalized Federated Learning through Property Inference ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 10 (24 mars 2024) : 10882–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.28962.
Texte intégralGiglia, Giuseppe, Giuditta Gambino et Pierangelo Sardo. « Through Predictive Personalized Medicine ». Brain Sciences 10, no 9 (28 août 2020) : 594. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci10090594.
Texte intégralNandedkar, Ameya, Chaitanya Gadve, Chirag Gowda, Shashwat Deep et Rahesha Mulla. « Athlete Performance Prediction Using Random Forest ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 5 (31 mai 2024) : 2370–77. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.62112.
Texte intégralRomero-Garmendia, Irati, et Koldo Garcia-Etxebarria. « From Omic Layers to Personalized Medicine in Colorectal Cancer : The Road Ahead ». Genes 14, no 7 (11 juillet 2023) : 1430. http://dx.doi.org/10.3390/genes14071430.
Texte intégralSánchez-Herrero, Sergio, Laura Calvet et Angel A. Juan. « Machine Learning Models for Predicting Personalized Tacrolimus Stable Dosages in Pediatric Renal Transplant Patients ». BioMedInformatics 3, no 4 (14 octobre 2023) : 926–47. http://dx.doi.org/10.3390/biomedinformatics3040057.
Texte intégralUghade, Ashwini Arun. « Personalized Location Recommendation System Personalized Location Recommendation System ». International Journal of Applied Evolutionary Computation 10, no 1 (janvier 2019) : 49–58. http://dx.doi.org/10.4018/ijaec.2019010104.
Texte intégralDOSAY-AKBULUT, Mine. « A Review on Determination and Future of the Predictive and Personalized Medicine ». International Journal of Biology 8, no 1 (11 novembre 2015) : 32. http://dx.doi.org/10.5539/ijb.v8n1p32.
Texte intégralShreve, Jacob Tyler, Sarah Lee, Christina Felix, Rachel Benish Shirley, Cameron Beau Hilton, Nathan Radakovich, James Stevenson, Alberto J. Montero et Aziz Nazha. « A personalized prediction model for hospital readmission risk for cancer patients. » Journal of Clinical Oncology 38, no 15_suppl (20 mai 2020) : 7057. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2020.38.15_suppl.7057.
Texte intégralMa, Liantao, Chaohe Zhang, Yasha Wang, Wenjie Ruan, Jiangtao Wang, Wen Tang, Xinyu Ma, Xin Gao et Junyi Gao. « ConCare : Personalized Clinical Feature Embedding via Capturing the Healthcare Context ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 833–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5428.
Texte intégralNagraj, Shruthi, et Blessed Prince Palayyan. « Personalized E-commerce based recommendation systems using deep-learning techniques ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 13, no 1 (1 mars 2024) : 610. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v13.i1.pp610-618.
Texte intégralMarko, Nicholas F., Robert J. Weil, Jason L. Schroeder, Frederick F. Lang, Dima Suki et 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, no 8 (10 mars 2014) : 774–82. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2013.51.8886.
Texte intégralXing, Wanli, et Dongping Du. « Dropout Prediction in MOOCs : Using Deep Learning for Personalized Intervention ». Journal of Educational Computing Research 57, no 3 (15 mars 2018) : 547–70. http://dx.doi.org/10.1177/0735633118757015.
Texte intégralOuzounoglou, Eleftherios, Eleni Kolokotroni, Martin Stanulla et Georgios S. Stamatakos. « A study on the predictability of acute lymphoblastic leukaemia response to treatment using a hybrid oncosimulator ». Interface Focus 8, no 1 (15 décembre 2017) : 20160163. http://dx.doi.org/10.1098/rsfs.2016.0163.
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