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Artificial Intelligence in Global Epidemics, Part 1
Gurdeep Singh Hura,
Sven Groppe
*
, Sarika Jain, Le Gruenwald
*
Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit
Institut für Informationssysteme
Zentrum für Künstliche Intelligenz Lübeck (ZKIL)
University of Maryland Eastern Shore
National Institute of Technology Kurukshetra
University of Oklahoma
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Artificial Intelligence in Global Epidemics, Part 1“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewichtung
Alphabetisch
Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutical Science
Drug Repositioning
100%
Epidemic
100%
Pandemic
100%
Social Sciences
Artificial Intelligence
100%
COVID 19 Epidemic
11%
COVID-19
66%
Personnel
11%
Population Development
11%
Computer Science
Artificial Intelligence
100%
Case Study
11%
Data Scientist
11%
Early Detection
11%
Emergency Situation
11%
Global Analysis
11%
Government Official
11%
Modeling and Simulation
11%
Research Result
11%
Technical Approach
11%
Psychology
Artificial Intelligence
100%
Case Study
11%
Coping Behavior
11%
Medicine and Dentistry
Awareness
14%
COVID-19
100%