00854nam0-22003011i-450-990003097860403321000309786FED01000309786(Aleph)000309786FED0100030978620000920d1988----km-y0itay50------baitaITIndagine sul trasporto marittimo in ItaliaFatti, indicazioni, tendenzeMaurizio Bussolo e Aldo Panada.TorinoIsedi1988.243 p.24 cmTrasporti marittimiItaliaH/3.4Bussolo,MaurizioPanada,AldoITUNINARICAUNIMARCBK990003097860403321H/3.4 BUS15608SESSESIndagine sul trasporto marittimo in Italia459537UNINAING0102023 am 2200361 n 450 991049584390332120240104030430.02-35671-503-710.4000/books.pressesmines.3734(CKB)4100000000883749(FrMaCLE)OB-pressesmines-3734(PPN)221483993(EXLCZ)99410000000088374920171107j|||||||| ||| 0freuu||||||m||||Diagnostiquer l’autismeUne approche sociologiqueCéline BorelleParisPresses des Mines20171 online resource (254 p.) 2-35671-475-8 En matière d’autisme, l’errance diagnostique reste un phénomène très fréquent mais aussi très éprouvant pour les personnes concernées et leurs familles. Le diagnostic est devenu depuis le début des années 1990 un enjeu central pour l’activisme des parents, la recherche scientifique et l’action publique. Mais comment ce diagnostic est-il concrètement produit en pratiques ? Dans une approche pionnière, cet ouvrage porte précisément sur ce maillon peu étudié par les travaux existants en sociologie de la santé. La question est d’autant plus cruciale que l’autisme constitue une réalité à la fois complexe et disputée. L’analyse s’appuie sur une enquête dans un centre de diagnostic spécialisé, au cœur du monde médical. Elle met notamment en évidence les différentes conceptions de l’autisme, les implications du recours à des outils standardisés, les désaccords entre professionnels et le rôle déterminant des parents.Public Health &amp; Health Care ScienceautismesantéPublic Health &amp; Health Care ScienceautismesantéBorelle Céline1455903FR-FrMaCLEBOOK9910495843903321Diagnostiquer l’autisme3657486UNINA02190nam0 22005173i 450 VAN0028548620250327103310.124N978981198937720250127d2023 |0itac50 baengSG|||| |||||i e bcrDeep Learning in Cancer DiagnosticsA Feature-based Transfer Learning EvaluationMohd Hafiz Arzmi ... [et al.]SingaporeSpringer2023x, 34 p.ill.24 cm001VAN001090222001 SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology. Forensic and Medical Bioinformatics210 Berlin [etc.]Springer68TxxArtificial intelligence [MSC 2020]VANC021266MF92-XXBiology and other natural sciences [MSC 2020]VANC020839MF92CxxPhysiological, cellular and medical topics [MSC 2020]VANC024650MFBreast CancerKW:KCancer DetectionKW:KCancer DiagnosisKW:KCancer managementKW:KDeep LearningKW:KLung cancerKW:KMedical ImagingKW:KOral cancerKW:KSkin CancerKW:KTransfer learning modelsKW:KSGSingaporeVANL000061ArzmiMohd H.VANV2394081854608Springer <editore>VANV108073650Arzmi, Mohd HafizArzmi, Mohd H.VANV254876Arzmi, M. H.Arzmi, Mohd H.VANV254877Arzmi, M.H.Arzmi, Mohd H.VANV254878ITSOL20251107RICAhttps://doi.org/10.1007/978-981-19-8937-7E-book – Accesso al full-text attraverso riconoscimento IP di Ateneo, proxy e/o ShibbolethBIBLIOTECA DEL DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICAIT-CE0120VAN08NVAN00285486BIBLIOTECA DEL DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA08DLOAD e-Book 10402 08eMF10402 20250207 Deep Learning in Cancer Diagnostics4451989UNICAMPANIA