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Scalable, real-time predictive modeling methods using multi-rate physiological time series data for the prediction of disease onset

Scalable, real-time predictive modeling methods using multi-rate physiological time series data for the prediction of disease onset
使用多速率生理时间序列数据预测疾病发作的可扩展实时预测建模方法
批准号：
DDG-2017-00053
负责人：
Eklund, JMikael
金额：
$0.73万
依托单位：
University of Ontario Institute of Technology
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Development Grant
财政年份：
2018
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-01-01 至 2019-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=649976
关键词：
Scalablerealtimepredictivemodeling

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Scalable, real-time predictive modeling methods using multi-rate physiological time series data for the prediction of disease onset
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  • 批准号：
    31501461
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    青年科学基金项目
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  • 批准年份：
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  • 依托单位：
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