Combining machine learning and non-linear dynamics modeling to understand COVID-19 risk factors

Djordjevic, M; Salom, I.; Djordjevic, M.; Sofija, M.; Rodic, A.; Milicevic, M.; Tumbas, M.; Zigic, D.

Rezultati

eNauka > Rezultati > Combining machine learning and non-linear dynamics modeling to understand COVID-19 risk factors

Naziv:	Combining machine learning and non-linear dynamics modeling to understand COVID-19 risk factors
Autori:	Djordjevic, M; Salom, I.; Djordjevic, M.; Sofija, M. ; Rodic, A. ; Milicevic, M.; Tumbas, M. ; Zigic, D.
Godina:	2022
Publikacija:	13th Internationa Multiconference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure/Systems Biology
Izdavač:	Federal Res. Center - Inst. of Cytology and Genetics SB RAS
Tip rezultata:	Konferencijski rad
Kolacija:	str. 897-898
URI:	https://biore.bio.bg.ac.rs/handle/123456789/4842 https://enauka.gov.rs/handle/123456789/834671
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Google Scholar^TM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.