| 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 |
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