Presentations (Communicative Events)

Michael Pazzani and Albert Hsiao: Aprendizaje Automático Explicable para el Análisis de la TC de Tórax COVID-19

Pazzani, Michael; Hsiao, Albert

Descripción de esta presentación:
Esta presentación fue hecha por Michael Pazzani and Albert Hsiao, UC San Diego. El título de la presentación es: "Aprendizaje Automático Explicable para el Análisis de la TC de Tórax COVID-19."

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Descripción de los seminarios web del CIC:
Cada mes, el equipo del Centro de Información de COVID (junto con el Northeast Big Data Innovation Hub) reúne a un grupo de investigadores que estudian diversos aspectos de la pandemia actual, para compartir sus investigaciones y responder preguntas de nuestra comunidad. Los eventos muestran los esfuerzos continuos de los científicos en la lucha contra la COVID-19, incluyendo oportunidades de colaboración.

Files

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More About This Work

Academic Units
Northeast Big Data Innovation Hub
Series
COVID-19 Research Lightning Talks
Published Here
July 19, 2022

Notes

Palabras clave: transcripción, covid, covid-19, sars-cov2, virus, pandemia, STEM, datos, ciencia de datos

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