Assessing COVID-19 and Other Pandemics and Epidemics using Computational Modelling and Data Analysis

edited by Subhendu Kumar Pani, Sujata Dash, Wellington P. dos Santos, Syed Ahmad Chan Bukhari, Francesco Flammini

1st ed. 2022. - Cham: Springer International Publishing, Imprint: Springer, 2022

Online Sammelwerk, Elektronische Ressource - 1 Online-Ressource (XXVI, 405 p. 164 illus)

Zugriff:

Springer Computer Science (inkl. Lecture Notes in Computer Science) 2022 (Volltext)

Titel:	Assessing COVID-19 and Other Pandemics and Epidemics using Computational Modelling and Data Analysis
Verantwortlichkeitsangabe:	edited by Subhendu Kumar Pani, Sujata Dash, Wellington P. dos Santos, Syed Ahmad Chan Bukhari, Francesco Flammini
Autor/in / Beteiligte Person:	Pani, Subhendu Kumar ; Dash, Sujata ; dos Santos, Wellington P. ; Chan Bukhari, Syed Ahmad ; Flammini, Francesco
Lokaler Link:	Springer Computer Science (inkl. Lecture Notes in Computer Science) 2022 (Volltext)
Link:	Volltext
Ausgabe:	1st ed. 2022
Veröffentlichung:	Cham: Springer International Publishing, Imprint: Springer, 2022
Medientyp:	Sammelwerk
Datenträgertyp:	Elektronische Ressource
Umfang:	1 Online-Ressource (XXVI, 405 p. 164 illus)
ISBN:	9783030797539
DOI:	10.1007/978-3-030-79753-9
Schlagwort:	Artificial intelligence Statistics Computer engineering Internet of things Embedded computer systems Computer software Public health Developmental biology
Sonstiges:	Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!] Printed edition: 9783030797522 Printed edition: 9783030797546 Printed edition: 9783030797553 hbz Verbund-ID: HT021185537

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