AD-CovNet: An exploratory analysis using a hybrid deep learning model to handle data imbalance, predict fatality, and risk factors in Alzheimer's patients with COVID-19
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- AD-CovNet: An exploratory analysis using a hybrid deep learning model to handle data imbalance, predict fatality, and risk factors in Alzheimer's patients with COVID-19
- Date Crossref
- 01/07/2022
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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George Mason University Department of Bioinformatics and Computational Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Dhaka Department of Biochemistry and Molecular Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Noakhali Science and Technology University Department of Biotechnology and Genetic Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Bangladesh Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Virginia Tech pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science & Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Department of Civil Engineering pays non établi dans la noticeInstitution
Department of Bioinformatics and Computational Biology — George Mason University, Department of Biochemistry and Molecular Biology — University of Dhaka et University of Chinese Academy of Sciences, avec 6 autres affiliations.
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