Toggle navigation
Publicações
Investigadores
Instituições
0
Entrar
Autenticação Federada
(Clique na imagem)
Autenticação local
Recuperar Palavra-passe
Registar
Entrar
Publicações
Pesquisar
Estatísticas
Predicting Surgical Site Infections: A Time to Event Approach
AuthID
P-017-D2D
6
Author(s)
Lopes, T
·
Duarte, J
·
Cardoso, S
·
Miranda, J
·
Guimaraes, T
·
Santos, MF
5
Editor(es)
Santos,MF;Machado,J;Novais,P;Cortez,P;Moreira,PM
Tipo de Documento
Proceedings Paper
Year published
2025
Publicado
in
PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, EPIA 2024, PT II
in
Lecture Notes in Artificial Intelligence,
ISSN: 2945-9133
Volume: 14968, Páginas: 50-61 (12)
Conference
23Rd Epia Conference on Artificial Intelligence-Epia,
Date:
SEP 03-06, 2024,
Location:
Viana do Castelo, PORTUGAL
Indexing
Wos
®
Scopus
®
Crossref
®
Google Scholar
®
Metadata
Fontes
Publication Identifiers
DOI
:
10.1007/978-3-031-73500-4_5
SCOPUS
: 2-s2.0-85210265381
Wos
: WOS:001545594900005
Source Identifiers
ISSN
: 2945-9133
Export Publication Metadata
Exportar
×
Publication Export Settings
BibTex
EndNote
APA
Export Preview
Lista
Marked
Adicionar à lista
Marked
Info
At this moment we don't have any links to full text documens.
×
Selecione a Fonte
Esta publicação tem:
2 registos no
ISI
2 registos no
SCOPUS
2 registos no
DBLP
2 registos no
Unpaywall
2 registos no
Openlibrary
2 registos no
Handle
2 registos no
DataCite
Por favor selecione o registo que deve ser utilizado pelo Authenticus.
×
Comparar Publicações
© 2025 CRACS & Inesc TEC - All Rights Reserved
Política de Privacidade
|
Terms of Service