ReP USP - Resultado da busca

Filtros : "FSP" "Teixeira, Bruno Casaes" Removido: "Português" Limpar

Filtros

Autores USP
- chiavegatto filho, alexandre dias porto (~2)
- teixeira, bruno casaes (~2)
- chiaravalloti neto, francisco (~1)
- silva, gabriel ferreira dos santos (~1)
- toporcov, tatiana natasha (~1)
Ano de publicação
- 2023 (~1)
- 2022 (~1)
Assuntos
- aprendizado computacional (2)
- algoritmos (1)
- brasil (1)
- clusters (1)
- fatores socioeconômicos (1)

Artigo de periodico
Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach (2023)
Teixeira, Bruno Casaes; Toporcov, Tatiana Natasha ; Chiaravalloti-Neto, Francisco ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Fonte: International Journal of Public Health (online). Unidade: FSP
Assuntos: NEOPLASIAS, MORTALIDADE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CLUSTERS, FATORES SOCIOECONÔMICOS, BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TEIXEIRA, Bruno Casaes et al. Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach. International Journal of Public Health (online), v. 68, p. art. 1604789 [10], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/ijph.2023.1604789. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Teixeira, B. C., Toporcov, T. N., Chiaravalloti-Neto, F., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2023). Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach. International Journal of Public Health (online), 68, art. 1604789 [10]. doi:10.3389/ijph.2023.1604789
NLM
Teixeira BC, Toporcov TN, Chiaravalloti-Neto F, Chiavegatto Filho ADP. Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach [Internet]. International Journal of Public Health (online). 2023 ;68 art. 1604789 [10].[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3389/ijph.2023.1604789
Vancouver
Teixeira BC, Toporcov TN, Chiaravalloti-Neto F, Chiavegatto Filho ADP. Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach [Internet]. International Journal of Public Health (online). 2023 ;68 art. 1604789 [10].[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3389/ijph.2023.1604789
Artigo de periodico
Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review (2022)
Silva, Gabriel Ferreira dos Santos; Fagundes, Thales P; Teixeira, Bruno Casaes; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Fonte: Current Hypertension Reports. Unidade: FSP
Assuntos: HIPERTENSÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REVISÃO SISTEMÁTICA, ALGORITMOS, POLÍTICA DE SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Gabriel Ferreira dos Santos et al. Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review. Current Hypertension Reports, v. 24, n. 11, p. 523–533, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11906-022-01212-6. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Silva, G. F. dos S., Fagundes, T. P., Teixeira, B. C., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2022). Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review. Current Hypertension Reports, 24( 11), 523–533. doi:10.1007/s11906-022-01212-6
NLM
Silva GF dos S, Fagundes TP, Teixeira BC, Chiavegatto Filho ADP. Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review [Internet]. Current Hypertension Reports. 2022 ;24( 11): 523–533.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11906-022-01212-6
Vancouver
Silva GF dos S, Fagundes TP, Teixeira BC, Chiavegatto Filho ADP. Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review [Internet]. Current Hypertension Reports. 2022 ;24( 11): 523–533.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11906-022-01212-6

Biblioteca Digital de Produção Intelectual da Universidade de São Paulo 2012 - 2024