ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Handbook of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering

دانلود کتاب کتاب راهنمای هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی

Handbook of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering

مشخصات کتاب

Handbook of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering

ویرایش:  
نویسندگان: , , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9781771889209, 2020038314 
ناشر: CRC Press 
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: [565] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 11 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 28,000

در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 9


در صورت تبدیل فایل کتاب Handbook of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب کتاب راهنمای هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب کتاب راهنمای هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی

کتابچه راهنمای هوش مصنوعی در مهندسی زیست پزشکی بر فناوری‌ها و برنامه‌های جدید هوش مصنوعی تمرکز دارد که راه‌حل‌های بسیار امیدوارکننده و فناوری پیشرفته‌ای را در زمینه زیست پزشکی ارائه می‌دهند. پیشرفت‌های اخیر در تکنیک‌های محاسباتی، مانند یادگیری ماشین، اینترنت اشیا (IoT) و داده‌های بزرگ. استقرار دستگاه‌های زیست‌پزشکی در برنامه‌های مختلف مراقبت‌های بهداشتی را تسریع می‌کند. این جلد به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه هوش مصنوعی (AI) را می‌توان با تقلید از دانش متخصص انسانی به منظور پیش‌بینی و نظارت بر وضعیت سلامت در زمان واقعی برای این سیستم‌های خبره به کار برد. سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشینی، جمع‌آوری داده‌های پزشکی دیجیتالی، ارتباطات بی‌سیم داده‌های پزشکی و زیرساخت‌های محاسباتی رویکردهای هوش مصنوعی به شدت در حال افزایش هستند، به حل مسائل پیچیده در صنعت زیست پزشکی و ایفای نقش حیاتی در برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی آینده کمک می‌کنند. دیدگاه چند رشته ای به کارگیری این کاربردهای جدید در مهندسی زیست پزشکی، کاوش در ترکیب اصول مهندسی با دانش بیولوژیکی که به توسعه مفاهیم انقلابی و نجات دهنده کمک می کند. موضوعات عبارتند از: مسائل مربوط به امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی زیست‌پزشکی و راه‌حل‌های بالقوه کاربردهای بهداشتی با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی زیست‌پزشکی یادگیری ماشینی در مهندسی زیست‌پزشکی سیستم‌های نظارت زنده بیمار شرح معنایی داده‌های مراقبت‌های بهداشتی این کتاب کاوش گسترده‌ای از سیستم‌های زیست پزشکی با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی با پوشش دقیق ارائه می‌کند. از برنامه ها، تکنیک ها، الگوریتم ها، پلتفرم ها و ابزارها در سیستم های هوش مصنوعی زیست پزشکی. این کتاب برای محققان، پزشکان و متخصصان صنعت، دانشگاهیان و دانشجویان مفید خواهد بود.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

"Handbook of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering focuses on recent AI technologies and applications that provide some very promising solutions and enhanced technology in the biomedical field. Recent advancements in computational techniques, such as machine learning, Internet of Things (IoT), and big data, accelerate the deployment of biomedical devices in various healthcare applications. This volume explores how artificial intelligence (AI) can be applied to these expert systems by mimicking the human expert's knowledge in order to predict and monitor the health status in real time. The accuracy of the AI systems is drastically increasing by using machine learning, digitized medical data acquisition, wireless medical data communication, and computing infrastructure AI approaches, helping to solve complex issues in the biomedical industry and playing a vital role in future healthcare applications. The volume takes a multidisciplinary perspective of employing these new applications in biomedical engineering, exploring the combination of engineering principles with biological knowledge that contributes to the development of revolutionary and life-saving concepts. Topics include: Security and privacy issues in biomedical AI systems and potential solutions Healthcare applications using biomedical AI systems Machine learning in biomedical engineering Live patient monitoring systems Semantic annotation of healthcare data This book presents a broad exploration of biomedical systems using artificial intelligence techniques with detailed coverage of the applications, techniques, algorithms, platforms, and tools in biomedical AI systems. This book will benefit researchers, medical and industry practitioners, academicians, and students"--



فهرست مطالب

Cover
Half Title
Title Page
Copyright Page
Series Page
About the Editors
Contents
Contributors
Abbreviations
Preface
1. Design of Medical Expert Systems Using Machine Learning Techniques
2. From Design Issues to Validation: Machine Learning in Biomedical Engineering
3. Biomedical Engineering and Informatics Using Artificial Intelligence
4. Hybrid Genetic Algorithms for Biomedical Applications
5. Healthcare Applications of the Biomedical AI System
6. Applications of Artificial Intelligence in Biomedical Engineering
7. Biomedical Imaging Techniques Using AI Systems
8. Analysis of Heart Disease Prediction Using Machine Learning Techniques
9. A Review on Patient Monitoring and Diagnosis Assistance by Artificial Intelligence Tools
10. Semantic Annotation of Healthcare Data
11. Drug Side Effect Frequency Mining over a Large Twitter Dataset using Apache Spark
12. Deep Learning in Brain Segmentation
13. Security and Privacy Issues in Biomedical AI Systems and Potential Solutions
14. LiMoS—Live Patient Monitoring System
15. Real-Time Detection of Facial Expressions Using k-NN, SVM, Ensemble classifier and Convolution Neural Networks
16. Analysis and Interpretation of Uterine Contraction Signals Using Artificial Intelligence
17. Enhanced Classification Performance of Cardiotocogram Data for Fetal State Anticipation Using Evolutionary Feature Reduction Techniques
18. Deployment of Supervised Machine Learning and Deep Learning Algorithms in Biomedical Text Classification
19. Energy Efficient Optimum Cluster Head Estimation for Body Area Networks
20. Segmentation and Classification of Tumour Regions from Brain Magnetic Resonance Images by Neural Network-Based Technique
21. A Hypothetical Study in Biomedical Based Artificial Intelligence Systems using Machine Language (ML) Rudiments
22. Neural Source Connectivity Estimation using particle filter and Granger causality methods
23. Exploration of Lymph Node-Negative Breast Cancers by Support Vector Machines, Naïve Bayes, and Decision Trees: A Comparative Study
Index




نظرات کاربران