待确认
  • 文献求助详情
标题
Machine Learning Used to Compare the Diagnostic Accuracy of Risk Factors, Clinical Signs and Biomarkers and to Develop a New Prediction Model for Neonatal Early-onset Sepsis
机器学习用于比较风险因素、临床体征和生物标志物的诊断准确性,并开发新生儿早发性脓毒症的新预测模型
相关领域
医学 接收机工作特性 新生儿败血症 诊断准确性 临床预测规则 生命体征 预测建模 人口 机器学习 随机森林 降钙素原 儿科 败血症 重症监护医学 人工智能 内科学 外科 环境卫生 计算机科学
网址
DOI
10.1097/inf.0000000000003344 doi
其它 期刊:The Pediatric Infectious Disease Journal
作者:Martin Stocker; Imant Daunhawer; Wendy van Herk; Salhab el Helou; Sourabh Dutta; et al
出版日期:2021-09-09
求助人
7yyyyy 在 2024-11-25 09:47:35 发布自湖北,悬赏 10 积分
下载
 
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
求助 / 应助时间线
  • 请等待求助人确认

    已经有人上传了文献,该状态下其他人无法上传,请等待求助人确认该文件是否是他需要的。
    如果求助人在 48 小时内还未确认,系统默认应助成功,本求助将自动关闭。

  • 2小时前

    慕青 慕青 Lv12 上传了文件

    待审核 20241125094738-16e49c72-251.pdf (627.21 KB)
  • 2小时前

    科研通AI2.0 科研通AI2.0 机器人 未找到该文献,机器人已退出,请等待人工下载

    09:47:39 未找到该文献,机器人已退出,请等待人工下载
    09:47:37 科研通AI机器人(广州)收到请求,开始寻找文献
    09:47:35 已向机器人发送请求
  • 2小时前

    7yyyyy 7yyyyy 求助人 Lv11 发起了本次求助

更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
老迟到的问安完成签到 ,获得积分10
刚刚
qwe应助prince8891采纳,获得10
1秒前
1秒前
suiwuya完成签到,获得积分10
1秒前
Akim应助小白采纳,获得10
2秒前
3秒前
xuzhu0907完成签到,获得积分10
4秒前
Orange应助斯文的炳采纳,获得60
5秒前
5秒前
吴荣方完成签到 ,获得积分10
6秒前
科研靓仔完成签到,获得积分10
6秒前
星辰大海应助荞面小肉包采纳,获得10
6秒前
haru完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
8秒前
香蕉觅云应助ACKMAN采纳,获得10
8秒前
安迪宝刚发布了新的文献求助50
9秒前
ShowMaker应助明明采纳,获得20
10秒前
大个应助季忆采纳,获得10
11秒前
清汤不加盐完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
13秒前
xilin发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
16秒前
迅速友容完成签到,获得积分10
16秒前
英姑应助少寒采纳,获得10
17秒前
小蘑菇应助米米采纳,获得10
18秒前
斯文败类应助俭朴的明雪采纳,获得10
18秒前
情怀应助LVVVB采纳,获得10
18秒前
善学以致用应助xxww采纳,获得10
21秒前
LZL发布了新的文献求助10
21秒前
科研通AI2S应助xilin采纳,获得10
22秒前
Aegean发布了新的文献求助10
22秒前
BowenShi完成签到 ,获得积分10
22秒前
lee完成签到,获得积分10
23秒前
斯文的炳完成签到,获得积分20
23秒前
23秒前
24秒前
25秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2800
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Foreign Policy of the French Second Empire: A Bibliography 500
Chen Hansheng: China’s Last Romantic Revolutionary 500
XAFS for Everyone 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3143628
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2795064
关于积分的说明 7813166
捐赠科研通 2451128
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1304317
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 627213
版权声明 601393