Zobrazeno 1 - 10
of 43
pro vyhledávání: '"Ganesh, Sajaysurya"'
Autor:
Löning, Markus, Bagnall, Anthony, Ganesh, Sajaysurya, Kazakov, Viktor, Lines, Jason, Király, Franz J.
We present sktime -- a new scikit-learn compatible Python library with a unified interface for machine learning with time series. Time series data gives rise to various distinct but closely related learning tasks, such as forecasting and time series
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.07872
Autor:
Sudre, Carole H *, Keshet, Ayya, Graham, Mark S, Joshi, Amit D, Shilo, Smadar, Rossman, Hagai, Murray, Benjamin, Molteni, Erika, Klaser, Kerstin, Canas, Liane D, Antonelli, Michela, Nguyen, Long H, Drew, David A, Modat, Marc, Pujol, Joan Capdevila, Ganesh, Sajaysurya, Wolf, Jonathan, Meir, Tomer, Chan, Andrew T, Steves, Claire J, Spector, Tim D, Brownstein, John S, Segal, Eran, Ourselin, Sebastien, Astley, Christina M
Publikováno v:
In The Lancet Digital Health September 2021 3(9):e577-e586
Autor:
Varsavsky, Thomas, Graham, Mark S *, Canas, Liane S, Ganesh, Sajaysurya, Capdevila Pujol, Joan, Sudre, Carole H, Murray, Benjamin, Modat, Marc, Jorge Cardoso, M, Astley, Christina M, Drew, David A, Nguyen, Long H, Fall, Tove, Gomez, Maria F, Franks, Paul W, Chan, Andrew T, Davies, Richard, Wolf, Jonathan, Steves, Claire J, Spector, Tim D, Ourselin, Sebastien
Publikováno v:
In The Lancet Public Health January 2021 6(1):e21-e29
Publikováno v:
In Procedia Manufacturing 2017 11:1726-1734
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Varsavsky, Thomas, Graham, Mark S., Canas, Liane S., Ganesh, Sajaysurya, Puyol, Joan Capdevila, Sudre, Carole H., Murray, Benjamin, Modat, Marc, Cardoso, M. Jorge, Astley, Christina M., Drew, David A, Nguyen, Long H., Fall, Tove, Gomez, Maria F, Franks, Paul W., Chan, Andrew T., Davies, Richard, Wolf, Jonathan, Steves, Claire J., Spector, Tim D., Ourselin, Sebastien
Publikováno v:
medRxiv
article-version (status) pre
article-version (number) 1
article-version (status) pre
article-version (number) 1
BACKGROUND: As many countries seek to slow the spread of COVID-19 without reimposing national restrictions, it has become important to track the disease at a local level to identify areas in need of targeted intervention. METHODS: We performed modell
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::7329d9284e6693a4460a01bdaf0030e8
https://europepmc.org/articles/PMC7605586/
https://europepmc.org/articles/PMC7605586/
Autor:
Bowyer, Ruth, Varsavsky, Thomas, Sudre, Carole H, Murray, Benjamin, Freidin, Maxim, Yarand, Darioush, Ganesh, Sajaysurya, Capdevila, Joan, Thompson, Ellen J, Bakker, Elco, Cardoso, M Jorge, Davies, Richard, Wolf, Jonathan, Spector, Tim D, Ourselin, Sebastien, Steves, Claire J, Menni, Cristina
Understanding the geographical distribution of COVID-19 through the general population is key to the provision of adequate healthcare services. Using self-reported data from 2,266,235 unique GB users of the COVID Symptom Tracker app, we find that COV
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::86d5aac5f3cb81e03cdbbafc8365eca3
https://doi.org/10.1101/2020.04.23.20076521
https://doi.org/10.1101/2020.04.23.20076521
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.