دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Roberto Aringhieri (editor), Francesca Maggioni (editor), Ettore Lanzarone (editor), Melanie Reuter-Oppermann (editor), Giovanni Righini (editor), Maria Teresa Vespucci (editor) سری: ISBN (شابک) : 3031385365, 9783031385360 ناشر: Springer سال نشر: 2023 تعداد صفحات: 87 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 1 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Operations Research for Health Care in Red Zone: ORAHS 2022, Bergamo, Italy, July 17–22 (AIRO Springer Series, 10) 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 تحقیقات عملیاتی برای مراقبت های بهداشتی در منطقه سرخ: ORAHS 2022، برگامو، ایتالیا، 17 تا 22 ژوئیه (AIRO Springer Series، 10) 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.
Contents Editors and Contributors Operations Research in the Red Zone A Comparison of Fairness Metrics for Health Care Problems 1 Introduction 2 Model Formulations 2.1 Comparing the Formulations 3 Experimental Plan 3.1 Results with |B|=1 3.2 Results with |B|=8 4 Conclusions References An Overview of Benefits and Limitations of the Process Model Notation Applied for Modeling Patient Healthcare Trajectory 1 Introduction 2 Literature Review 2.1 An Overview of the Health Care Trajectory 2.2 The Business Processing Model Notation 2.3 Decision Model and Notation 2.4 Case Management Model Notation 3 Methodology 4 Preliminary Results on Benefits and Limitations 4.1 Analysis of the Literature 4.2 Discussion of Preliminary Results 5 Conclusion and Future Research References Machine Learning Based Classification Models for COVID-19 Patients 1 Introduction 2 Methods 2.1 Deterministic Formulation 2.2 Robust Formulation 2.3 Distributionally Robust Formulation 3 Experimental Study 3.1 Data Collection 3.2 Numerical Investigation 4 Conclusions References Integrating Decision Support Tools in the COD-19 Platform 1 Introduction 2 Proposed Approach 2.1 Clustering and Policy Assignment 2.2 Health Resources Management 2.3 Disease Course Prediction 3 Case Study 3.1 Clustering and Policy Assignment: Design and Results 3.2 Health Resources Management: Design and Results 3.3 Disease Course Prediction: Design, Integration and Results 4 Conclusions References A Semi-online Ambulance Routing and Scheduling Problem with Complex Patient-Vehicle Relations 1 Introduction 2 Problem Description 3 A Selective Insertion Heuristic 4 Computational Experiments 4.1 Data Description 4.2 Preliminary Results 5 Conclusions References Towards a Unified Framework for Routing and Scheduling Planning in an Integrated Continuous Care Unit 1 Introduction and Literature Review 2 Case Study 3 Modeling Approach 3.1 Enhancing the Models 3.2 Model Extensions 4 Computational Study 5 Conclusions and Future Work References