机译:协调多个数据源,以提高大规模预测森林疾病发生率的准确性
Arceuthobium pusillum; Bayesian hierarchical models; Black spruce; Disease monitoring; Dwarf mistletoe; Multiple data sources; Northern Minnesota; USA; Picea mariana; Spatial autocorrelation;
机译:协调多个数据源,以提高大规模预测森林疾病发生率的准确性
机译:通过大规模遗传数据掺入风险预测模型中的家庭疾病历史来改善疾病预测
机译:使用大规模行政健康数据的阿尔茨海默病发生率的机器学习预测
机译:多元线性回归可提高WSN数据缩减中的预测准确性
机译:俄克拉荷马州静脉血栓栓塞监测:使用多种监测方法和数据来源来改善癌症历史患者患者患者疾病的案例鉴定及描述
机译:通过将家族病史纳入具有大规模遗传数据的风险预测模型中来改善疾病预测
机译:部分合成的数据集可提高预测准确性(案例研究:心脏病的预测)
机译:用于确定林分特征的多入射角sIR-B数据分析