Autor Santosh, K. C.
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Título : Artificial Intelligence and Machine Learning in Public Healthcare : Opportunities and Societal Impact Tipo de documento: documento electrónico Autores: Santosh, K. C., Autor ; Gaur, Loveleen, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXIII, 74 p. 30 ilustraciones, 14 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1667688-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Informática Médica Aprendizaje automático Salud pública Informática de la Salud Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro analiza y evalúa los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para abordar desafíos relacionados principalmente con la salud pública. También ayuda a encontrar formas en las que podamos medir las posibles consecuencias y los impactos sociales teniendo en cuenta los siguientes factores: problemas abiertos de salud pública y soluciones comunes de IA (con múltiples estudios de caso, como TB y SARS: COVID-19), IA en atención sanitaria sostenible, IA en medicina de precisión y cuestiones de privacidad de datos. La salud pública requiere una atención especial, ya que impulsa la economía y el sistema educativo. La COVID-19 es un ejemplo: un brote de enfermedad verdaderamente infecciosa. La visión de la OMS es crear servicios de salud pública que puedan hacer frente a los desafíos cruciales antes mencionados centrándose en los siguientes elementos: protección de la salud, prevención de enfermedades y promoción de la salud. Para estos problemas, en la era del análisis de big data, las herramientas/técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen potencial para mejorar la salud pública (por ejemplo, las soluciones de atención médica y los servicios de bienestar existentes). En otras palabras, han demostrado ser herramientas valiosas no sólo para analizar/diagnosticar patologías sino también para acelerar el procedimiento de toma de decisiones, especialmente cuando consideramos regiones con recursos limitados. Nota de contenido: Introduction to AI in Public Health -- Open Public Health Issues -- AI Solutions to Public Health Issues -- AI in Sustainable Public Healthcare -- AI in Precision Medicine -- Societal Impact: AI in Public Health Issues -- Case Studies - AI for Infectious Disease -- Privacy, Security and Ethical Issues. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Artificial Intelligence and Machine Learning in Public Healthcare : Opportunities and Societal Impact [documento electrónico] / Santosh, K. C., Autor ; Gaur, Loveleen, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XXIII, 74 p. 30 ilustraciones, 14 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1667688--
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Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Informática Médica Aprendizaje automático Salud pública Informática de la Salud Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro analiza y evalúa los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para abordar desafíos relacionados principalmente con la salud pública. También ayuda a encontrar formas en las que podamos medir las posibles consecuencias y los impactos sociales teniendo en cuenta los siguientes factores: problemas abiertos de salud pública y soluciones comunes de IA (con múltiples estudios de caso, como TB y SARS: COVID-19), IA en atención sanitaria sostenible, IA en medicina de precisión y cuestiones de privacidad de datos. La salud pública requiere una atención especial, ya que impulsa la economía y el sistema educativo. La COVID-19 es un ejemplo: un brote de enfermedad verdaderamente infecciosa. La visión de la OMS es crear servicios de salud pública que puedan hacer frente a los desafíos cruciales antes mencionados centrándose en los siguientes elementos: protección de la salud, prevención de enfermedades y promoción de la salud. Para estos problemas, en la era del análisis de big data, las herramientas/técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen potencial para mejorar la salud pública (por ejemplo, las soluciones de atención médica y los servicios de bienestar existentes). En otras palabras, han demostrado ser herramientas valiosas no sólo para analizar/diagnosticar patologías sino también para acelerar el procedimiento de toma de decisiones, especialmente cuando consideramos regiones con recursos limitados. Nota de contenido: Introduction to AI in Public Health -- Open Public Health Issues -- AI Solutions to Public Health Issues -- AI in Sustainable Public Healthcare -- AI in Precision Medicine -- Societal Impact: AI in Public Health Issues -- Case Studies - AI for Infectious Disease -- Privacy, Security and Ethical Issues. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Document Image Analysis : Current Trends and Challenges in Graphics Recognition Tipo de documento: documento electrónico Autores: Santosh, K. C., Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XX, 174 p. 70 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1323393-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Gráficos de computadora Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: El libro se centra en una de las cuestiones clave en el procesamiento de imágenes de documentos: el reconocimiento de símbolos gráficos, que es un subcampo del dominio de investigación más amplio del reconocimiento de patrones. Abarca varios enfoques: estadístico, estructural y sintáctico, y analiza sus ventajas y desventajas considerando el contexto. A través de experimentos integrales, también explora si estos enfoques pueden combinarse. El libro presenta problemas de investigación, métodos de vanguardia que transmiten pasos básicos, así como técnicas destacadas, métricas y protocolos de evaluación, y puntos de vista/direcciones de investigación asociados con ellos. Sin embargo, no se limita al reconocimiento sencillo de gráficos aislados (patrones visuales); también aborda el reconocimiento de símbolos gráficos complejos y compuestos, motivado por problemas industriales del mundo real. Nota de contenido: Chapter 1. Document Image Processing: Graphics Recognition -- Chapter 2. Graphical Symbol Recognition Systems, Applications and Validation -- Chapter 3. Statistical Approaches -- Chapter 4. Structural and Syntactic Approaches -- Chapter 5. Hybrid Approaches -- Chapter 6. Challenges. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Document Image Analysis : Current Trends and Challenges in Graphics Recognition [documento electrónico] / Santosh, K. C., Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XX, 174 p. 70 ilustraciones, 46 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1323393--
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Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Gráficos de computadora Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: El libro se centra en una de las cuestiones clave en el procesamiento de imágenes de documentos: el reconocimiento de símbolos gráficos, que es un subcampo del dominio de investigación más amplio del reconocimiento de patrones. Abarca varios enfoques: estadístico, estructural y sintáctico, y analiza sus ventajas y desventajas considerando el contexto. A través de experimentos integrales, también explora si estos enfoques pueden combinarse. El libro presenta problemas de investigación, métodos de vanguardia que transmiten pasos básicos, así como técnicas destacadas, métricas y protocolos de evaluación, y puntos de vista/direcciones de investigación asociados con ellos. Sin embargo, no se limita al reconocimiento sencillo de gráficos aislados (patrones visuales); también aborda el reconocimiento de símbolos gráficos complejos y compuestos, motivado por problemas industriales del mundo real. Nota de contenido: Chapter 1. Document Image Processing: Graphics Recognition -- Chapter 2. Graphical Symbol Recognition Systems, Applications and Validation -- Chapter 3. Statistical Approaches -- Chapter 4. Structural and Syntactic Approaches -- Chapter 5. Hybrid Approaches -- Chapter 6. Challenges. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i First International Conference, RTIP2R 2016, Bidar, India, December 16–17, 2016, Revised Selected Papers / Santosh, K. C. ; Hangarge, Mallikarjun ; Bevilacqua, Vitoantonio ; Negi, Atul
Título : First International Conference, RTIP2R 2016, Bidar, India, December 16–17, 2016, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Santosh, K. C., ; Hangarge, Mallikarjun, ; Bevilacqua, Vitoantonio, ; Negi, Atul, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 452 p. 223 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-4859-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Tendencias Recientes en Procesamiento de Imágenes y Reconocimiento de Patrones, RTIP2R 2016, celebrada en Bidar, Karnataka, India, en diciembre de 2016. Los 39 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 99 presentaciones. . Los artículos están organizados en secciones temáticas sobre análisis de documentos; análisis de patrones y aprendizaje automático; análisis de imagen; análisis de imágenes biomédicas; biometría. Nota de contenido: Document analysis -- Pattern analysis and machine learning -- Image analysis -- Biomedical image analysis -- Biometrics. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i First International Conference, RTIP2R 2016, Bidar, India, December 16–17, 2016, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Santosh, K. C., ; Hangarge, Mallikarjun, ; Bevilacqua, Vitoantonio, ; Negi, Atul, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2017 . - XIV, 452 p. 223 ilustraciones.
ISBN : 978-981-10-4859-3
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Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Tendencias Recientes en Procesamiento de Imágenes y Reconocimiento de Patrones, RTIP2R 2016, celebrada en Bidar, Karnataka, India, en diciembre de 2016. Los 39 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 99 presentaciones. . Los artículos están organizados en secciones temáticas sobre análisis de documentos; análisis de patrones y aprendizaje automático; análisis de imagen; análisis de imágenes biomédicas; biometría. Nota de contenido: Document analysis -- Pattern analysis and machine learning -- Image analysis -- Biomedical image analysis -- Biometrics. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Intelligent Systems and Methods to Combat Covid-19 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Joshi, Amit, ; Dey, Nilanjan, ; Santosh, K. C., Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XII, 91 p. 21 ilustraciones, 18 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1565724-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional Grandes datos Informática de la Salud Inteligencia artificial Robótica Ingeniería de control Informática Médica Automatización Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro analiza sistemas y métodos inteligentes para prevenir una mayor propagación de COVID-19, incluida la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento de señales, el reconocimiento de patrones y la robótica. No solo explora la detección/cribado de casos positivos de COVID-19 utilizando un tipo de datos, como datos de imágenes radiológicas, sino que también examina cómo las herramientas basadas en análisis de datos pueden ayudar a predecir/proyectar futuras pandemias. Además, destaca diversos desafíos y oportunidades, como el distanciamiento social, y aborda cuestiones como la recopilación de datos, la privacidad y la seguridad, que afectan la solidez de las herramientas impulsadas por la IA. El libro también investigará herramientas basadas en análisis de datos para proyecciones que utilizan datos de series temporales, herramientas de análisis de patrones para el descubrimiento de patrones inusuales (detección de anomalías) en datos de imágenes, así como robótica habilitada por IA y sus posibles usos. , incluidos académicos, investigadores y profesionales de la industria. Nota de contenido: Chapter 1. Data Analytics: COVID-19 Prediction using Multimodal Data -- Chapter 2. COVID-19 Apps: Privacy and security concerns -- Chapter 3. Coronavirus Outbreak: Multi-objective Prediction and Optimization -- Chapter 4. AI-Enabled Framework to Prevent COVID-19 from Further Spreading -- Chapter 5. Artificial Intelligence Enabled Robotic Drones for COVID-19 Outbreak -- Chapter 6. Understanding and Analysis of Enhanced COVID-19 Chest X-Ray Images -- Chapter 7. Deep Learning-based COVID-19 Diagnosis and Trend Predictions -- Chapter 8. COVID-19: Loose Ends -- Chapter 9. Social Distancing and Artificial Intelligence- Understanding the Duality in the times of Covid-19 -- Chapter 10. Post Covid-19 and Business Analytics. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Intelligent Systems and Methods to Combat Covid-19 [documento electrónico] / Joshi, Amit, ; Dey, Nilanjan, ; Santosh, K. C., . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XII, 91 p. 21 ilustraciones, 18 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1565724--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional Grandes datos Informática de la Salud Inteligencia artificial Robótica Ingeniería de control Informática Médica Automatización Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro analiza sistemas y métodos inteligentes para prevenir una mayor propagación de COVID-19, incluida la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento de señales, el reconocimiento de patrones y la robótica. No solo explora la detección/cribado de casos positivos de COVID-19 utilizando un tipo de datos, como datos de imágenes radiológicas, sino que también examina cómo las herramientas basadas en análisis de datos pueden ayudar a predecir/proyectar futuras pandemias. Además, destaca diversos desafíos y oportunidades, como el distanciamiento social, y aborda cuestiones como la recopilación de datos, la privacidad y la seguridad, que afectan la solidez de las herramientas impulsadas por la IA. El libro también investigará herramientas basadas en análisis de datos para proyecciones que utilizan datos de series temporales, herramientas de análisis de patrones para el descubrimiento de patrones inusuales (detección de anomalías) en datos de imágenes, así como robótica habilitada por IA y sus posibles usos. , incluidos académicos, investigadores y profesionales de la industria. Nota de contenido: Chapter 1. Data Analytics: COVID-19 Prediction using Multimodal Data -- Chapter 2. COVID-19 Apps: Privacy and security concerns -- Chapter 3. Coronavirus Outbreak: Multi-objective Prediction and Optimization -- Chapter 4. AI-Enabled Framework to Prevent COVID-19 from Further Spreading -- Chapter 5. Artificial Intelligence Enabled Robotic Drones for COVID-19 Outbreak -- Chapter 6. Understanding and Analysis of Enhanced COVID-19 Chest X-Ray Images -- Chapter 7. Deep Learning-based COVID-19 Diagnosis and Trend Predictions -- Chapter 8. COVID-19: Loose Ends -- Chapter 9. Social Distancing and Artificial Intelligence- Understanding the Duality in the times of Covid-19 -- Chapter 10. Post Covid-19 and Business Analytics. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Second International Conference, RTIP2R 2018, Solapur, India, December 21–22, 2018, Revised Selected Papers, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Santosh, K. C., ; Hegadi, Ravindra S., Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXXII, 717 p. 380 ilustraciones, 257 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1391811-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Software de la aplicacion Red de computadoras Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Redes de comunicación informática Índice Dewey: 6 Resumen: Este conjunto de tres volúmenes constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Tendencias Recientes en Procesamiento de Imágenes y Reconocimiento de Patrones (RTIP2R) 2018, celebrada en Solapur, India, en diciembre de 2018. Los 173 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 374 presentaciones. Los artículos están organizados en secciones temáticas en los tres volúmenes. Parte I: visión por computadora y reconocimiento de patrones; aprendizaje automático y aplicaciones; y procesamiento de imágenes. Parte II: asistencia sanitaria e imágenes médicas; Biometría y aplicaciones. Parte III: análisis de imágenes de documentos; análisis de imágenes en agricultura; y minería de datos, recuperación de información y aplicaciones. Nota de contenido: Computer Vision and Pattern Recognition -- machine learning and applications -- image processing. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Second International Conference, RTIP2R 2018, Solapur, India, December 21–22, 2018, Revised Selected Papers, Part I [documento electrónico] / Santosh, K. C., ; Hegadi, Ravindra S., . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XXXII, 717 p. 380 ilustraciones, 257 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1391811--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Software de la aplicacion Red de computadoras Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Redes de comunicación informática Índice Dewey: 6 Resumen: Este conjunto de tres volúmenes constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Tendencias Recientes en Procesamiento de Imágenes y Reconocimiento de Patrones (RTIP2R) 2018, celebrada en Solapur, India, en diciembre de 2018. Los 173 artículos completos revisados presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 374 presentaciones. Los artículos están organizados en secciones temáticas en los tres volúmenes. Parte I: visión por computadora y reconocimiento de patrones; aprendizaje automático y aplicaciones; y procesamiento de imágenes. Parte II: asistencia sanitaria e imágenes médicas; Biometría y aplicaciones. Parte III: análisis de imágenes de documentos; análisis de imágenes en agricultura; y minería de datos, recuperación de información y aplicaciones. Nota de contenido: Computer Vision and Pattern Recognition -- machine learning and applications -- image processing. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
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