IOT Medical Applications
An Integrated Solution for High-Risk Maternal and Fetal Monitoring Based on One Dimensional CNN With IoT. DE
-
5% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 50.90
-
21 110 Ft (20 105 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 5% (cc. 1 056 Ft off)
- Kedvezményes ár 20 055 Ft (19 100 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
21 110 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Scholars' Press
- Megjelenés dátuma 2023. január 1.
- Kötetek száma Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
- ISBN 9786206769057
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem56 oldal
- Méret 220x150 mm
- Nyelv angol 425
Kategóriák
Hosszú leírás:
The fast-modernizing developed and utilized with the help of IoT. Our project work approaches to simplify the patients monitoring by our integrated system of IoT sensors, an emergency diagnostic subsystem a smart health analytic system approaches to secure the patients by automatic monitoring and recording of clinical parameters, and treat them if necessary. The maternal and fetal parameters such as blood pressure, temperature, oxygen level, heart rate are monitored and recorded for those who are hospitalized under high risk condition. The sensors assembled to sense specified parameters record them and the sensed information are recorded and saved in cloud environment. The specialized emergency subsystem developed is used to analyze the data with the threshold levels. The features of the parameters recorded are extracted using CNN. Using deep leaning, the features are classified and studied for further consultations with the specialists. A quick and instant remedies can be sought out in case of emergencies.
Több
Encyclopedia of Statistical Sciences: Update
118 004 Ft
106 204 Ft
