Výsledky vyhledávání - "De Luca, Valeria"

Akademický článek

The Other Side of the Coin: Transesophageal Echocardiography Complications following Cardiac Surgery and Transcatheter Structural Heart Interventions.

Autor: De Luca, Valeria Maria¹ (AUTHOR) valeriamaria.deluca@unicampus.it, Cammalleri, Valeria¹ (AUTHOR) v.cammalleri@policlinicocampus.it, Antonelli, Giorgio¹ (AUTHOR), Bombace, Sara² (AUTHOR), Ruf, Tobias Friedrich² (AUTHOR), Gößler, Theresa Ann Maria² (AUTHOR), Lurz, Philipp² (AUTHOR), von Bardeleben, Ralph Stephan² (AUTHOR), Grigioni, Francesco¹ (AUTHOR), Ussia, Gian Paolo¹ (AUTHOR)

Publikováno v: Journal of Clinical Medicine. Aug2024, Vol. 13 Issue 15, p4291. 14p.

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Report

Forecasting intracranial hypertension using multi-scale waveform metrics

Autor: Hüser, Matthias, Kündig, Adrian, Karlen, Walter, De Luca, Valeria, Jaggi, Martin

Objective: Acute intracranial hypertension is an important risk factor of secondary brain damage after traumatic brain injury. Hypertensive episodes are often diagnosed reactively, leading to late detection and lost time for intervention planning. A

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1902.09499

Zobrazit plný text záznamu

Dissertation/ Thesis

Les univers sémiotiques de la danse : Formes et parcours du sens dans le tango argentin

Autor: De Luca, Valeria

Dans quelle mesure le geste dansé a-t-il du sens ? Et, lorsque celui-ci est indissociable de lapratique qui le fait exister, à quel niveau doit se situer l’analyse ? Quelle serait la contributionspécifique que la sémiotique peut apporter aux sa

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2016LIMO0063/document

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Report

Leveraging Large Amounts of Weakly Supervised Data for Multi-Language Sentiment Classification

Autor: Deriu, Jan, Lucchi, Aurelien, De Luca, Valeria, Severyn, Aliaksei, Müller, Simon, Cieliebak, Mark, Hofmann, Thomas, Jaggi, Martin

This paper presents a novel approach for multi-lingual sentiment classification in short texts. This is a challenging task as the amount of training data in languages other than English is very limited. Previously proposed multi-lingual approaches ty

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1703.02504

Zobrazit plný text záznamu