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{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":51,"n_cols":5,"rows_kept":51,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[2,4,2,5],[3,2,3,3],[4,2,4,3],[5,2,5,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[8,2,8,3],[9,2,9,3],[17,2,17,3],[18,2,18,3],[20,2,20,3],[24,2,24,3],[24,4,24,5],[25,2,25,3],[25,4,25,5],[26,2,26,3],[27,2,27,3],[28,2,28,3],[29,2,29,3],[30,2,30,3],[31,2,31,3],[45,2,45,3],[46,2,46,3],[48,2,48,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
[null,"1.","Record Nr.",null,"UNINA9910523784203321"]
[null,null,"Autore",null,"Melin Patricia"]
[null,null,"Titolo",null,"Nature-inspired Optimization of Type-2 Fuzzy Neural Hybrid Models for Classification in Medical Diagnosis / / by Patricia Melin, Ivette Miramontes, German Prado Arechiga"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Cham : , : Springer International Publishing : , : Imprint : Springer, , 2022"]
[null,null,"ISBN",null,"3-030-82219-2"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed. 2022.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (134 pages)"]
[null,null,"Collana",null,"SpringerBriefs in Computational Intelligence, , 2625-3712"]
[null,null,"Disciplina",null,"610.1511322"]
[null,null,"Soggetti",null,"Computational intelligence"]
[{"$nulls":4},"Biomedical engineering"]
[{"$nulls":4},"Engineering - Data processing"]
[{"$nulls":4},"Artificial intelligence"]
[{"$nulls":4},"Computational Intelligence"]
[{"$nulls":4},"Biomedical Engineering and Bioengineering"]
[{"$nulls":4},"Data Engineering"]
[{"$nulls":4},"Artificial Intelligence"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Inglese"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"Intro -- Preface -- Contents -- 1 Introduction to Soft Computing Applied in Medicine -- References -- 2 Theory of Soft Computing and Medical Terms -- 2.1 Hybrid Systems -- 2.1.1 Artificial Neural Networks -- 2.1.2 Type-1 Fuzzy Systems -- 2.1.3 Type-2 Fuzzy Logic -- 2.1.4 Optimization -- 2.1.5 CSO -- 2.1.6 CSA -- 2.1.7 FPA -- 2.1.8 BSA -- 2.2 Blood Pressure -- 2.2.1 Hypertension -- 2.2.2 Heart Rate -- 2.2.3 Nocturnal Blood Pressure Profile -- 2.2.4 Ambulatory Blood Pressure Monitoring -- 2.2.5 Framingham Heart Study -- 2.2.6 Cardiovascular Risk -- References -- 3 Proposed Model to Obtain the Medical Diagnosis -- 3.1 Neuro-Fuzzy Hybrid Model -- 3.2 IT2FS for Classification of Heart Rate Level -- 3.3 IT2FS for Classification of Nocturnal Bloor Pressure Profile -- 4 Study Cases to Test the Optimization Performed in the Hybrid Model -- 4.1 Optimization of the Fuzzy System to Provide the Correct Classification of the Nocturnal Blood Pressure Profile -- 4.1.1 Design of a Fuzzy System for Classification of Nocturnal Blood Pressure Profile -- 4.1.2 Experimentation and Results -- 4.1.3 Statistical Test -- 4.2 Fuzzy "]
[{"$nulls":4},"System Optimization to Obtain the Heart Rate Level -- 4.2.1 Proposed Method for Optimization of the Heart Rate Fuzzy Classifier -- 4.2.2 Type-1 Fuzzy System Optimization Using the BSA -- 4.2.3 Design and Optimization of the IT2FS -- 4.2.4 Results Obtained from Optimizing the Heart Rate Fuzzy System -- 4.3 Optimization of the Modular Neural Network to Obtain the Trend of the Blood Pressure -- 4.3.1 Proposed Method for Optimization of the Modular Neural Network -- 4.3.2 Results of the Optimization Made to the Modular Neural Network -- 4.4 Optimization of the Artificial Neural Network Used to Obtain the Risk of Developing Hypertension."]
[{"$nulls":4},"4.4.1 Proposed Method for the Optimization of the Monolithic Neural Network Used to Obtain the Risk of Developing Hypertension -- 4.4.2 Results Obtained from the Optimization -- 4.4.3 Z-test of FPA and ALO Versus Simple Enumeration Method -- 4.5 Optimization of the Modular Neural Network to Obtain the Risk of Developing a Cardiovascular Event -- 4.5.1 Proposed Method for Optimizing the Modular Network for the Risk of Developing a Cardiovascular Event -- 4.5.2 Experimentation and Results of the Optimization -- 4.6 Fuzzy Bird Swarm Algorithm -- 4.6.1 Proposed Method for the Dynamic Parameter Adjustment -- 4.6.2 Experiments and Results -- 4.6.3 Results -- 4.6.4 Statistical Test -- References -- 5 Conclusions of the Hybrid Medical Model -- Appendix A Knowledge Representation -- Type-1 Fuzzy System Knowledge Representation for Heart Rate Classification -- Inputs Variables -- Output Variable -- IT2FS Knowledge Representation Using Gaussian Membership Functions -- Inputs Variables -- Output Variable -- Knowledge Representation of the Fuzzy Classifier to Obtain the Nocturnal Blood Pressure Profile -- Inputs Variables -- Appendix B Graphical User Interface -- Index."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","This book describes the utilization of different soft computing techniques and their optimization for providing an accurate and efficient medical diagnosis. The proposed method provides a precise and timely diagnosis of the risk that a person has to develop a particular disease, but it can be adaptable to provide the diagnosis of different diseases. This book reflects the experimentation that was carried out, based on the different optimizations using bio-inspired algorithms (such as bird swarm algorithm, flower pollination algorithms, and others). In particular, the optimizations were carried out to design the fuzzy classifiers of the nocturnal blood pressure profile and heart rate level. In addition, to obtain the architecture that provides the best result, the neurons and the number of neurons per layers of the artificial neural networks used in the model are optimized. Furthermore, different tests were carried out with the complete optimized model. Another work that is presented in this book is the dynamic parameter adaptation of the bird swarm algorithm using fuzzy inference systems, with the aim of improving its performance. For this, different experiments are carried out, where mathematical functions and a monolithic neural network are optimized to compare the results obtained with the original algorithm. The book will be of interest for graduate students of engineering and medicine, as well as researchers and professors aiming at proposing and developing new intelligent models for medical diagnosis. In addition, it also will be of interest for people working on metaheuristic algorithms and their applications on medicine."]
[null,"2.","Record Nr.",null,"UNINA9910647262103321"]
[null,null,"Titolo",null,"Schule digital – der Länderindikator 2021 : Lehren und Lernen mit digitalen Medien in der Sekundarstufe I in Deutschland im Bundesländervergleich und im Trend seit 2017 / / Ramona Lorenz, Sittipan Yotyodying, Birgit Eickelmann, Manuela Endberg, Marius Domke, Birgit Eickelmann, Manuela Endberg, Melanie Heldt, Ramona Lorenz, Sittipan Yotyodying"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"Münster, : Waxmann, 2022"]
[null,null,"ISBN",null,"3-8309-9544-X"]
[null,null,"Edizione",null,"[1st ed.]"]
[null,null,"Descrizione fisica",null,"1 online resource (212 pages)"]
[null,null,"Disciplina",null,"373.43"]
[null,null,"Soggetti",null,"digitale Medien"]
[{"$nulls":4},"Bildungsforschung"]
[{"$nulls":4},"Schulstudie"]
[{"$nulls":4},"IT"]
[{"$nulls":4},"Telekom-Studie"]
[{"$nulls":4},"digitale Medien in der Schule"]
[{"$nulls":4},"digitale Ausstattung der Schule"]
[{"$nulls":4},"neue Medien"]
[{"$nulls":4},"Laptop-Klassen"]
[{"$nulls":4},"Tablets an der Schule"]
[{"$nulls":4},"MINT"]
[{"$nulls":4},"Schulpädagogik"]
[{"$nulls":4},"Empirische Bildungsforschung"]
[{"$nulls":4},"Pädagogische Psychologie"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Tedesco"]
[null,null,"Formato",null,"Materiale a stampa"]
[null,null,null,"Livello bibliografico","Monografia"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"Kapitel I -- Schule digital- der Länderindikator 2021 -- Theoretisches Rahmenmodell und Überblick über zentrale Ergebnis / Ramona Lorenz, Birgit Eickelmann, Manuela Endberg und Sittipan Yotyodying -- Kapitel II -- Ziele, Anlage und Durchführung des Länderindikators 2021 / Ramona Lorenz, Birgit Eickelmann, Manuela Endberg und Sittipan Yotyodying -- Kapitel III -- Einschätzung der IT-Ausstattung und des IT-Supports der Schulen der Sekundarstufe I aus Lehrkräfteperspektive im Bundesländervergleich und im Trend seit 2017 / Sittipan Yotyodying "]
[{"$nulls":4},"und Ramona Lorenz -- Kapitel IV -- Nutzung digitaler Medien im Unterricht der Sekundarstufe I und Nutzungsbedingungen im Trendvergleich von 2017 und 2021 / Ramona Lorenz und Birgit Eickelmann -- Kapitel V -- Selbsteingeschätzte Kompetenzen von Lehrpersonen der Sekundarstufe I zum Einsatz digitaler Medien im Unterricht im Bundesländervergleich 2021 und im Trend seit 2017 / Manuela Endberg und Ramona Lorenz -- Kapitel VI -- Förderung der digitalen Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe I im Bundesländervergleich und im Trend seit 2017 / Melanie Heldt, Ramona Lorenz und Birgit Eickelmann -- Kapitel VII -- Entwicklungen der schulischen digitalen Infrastruktur für das Lehren und Lernen durch Investitionsprogramme aus Sicht von Lehrkräften der Sekundarstufe I / Sittipan Yotyodying, Birgit Eickelmann, Manuela Endberg und Ramona Lorenz -- Kapitel IX -- Digitalisierungsbezogene Fortbildung und professionelle Lerngelegenheiten von Lehrpersonen der Sekundarstufe I in Deutschland und im Bundesländervergleich / Birgit Eickelmann, Ramona Lorenz, Manuela Endberg und Marius Domke -- Anhang -- Indikatoren des Länderindikators 2021 und der Gesamtübersicht."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","Der Länderindikator 2021 stellt nach den Studienzyklen der Jahre 2015, 2016 und 2017 nun zum vierten Mal Ergebnisse und Steuerungswissen zum schulischen Lehren und Lernen mit digitalen Medien für Deutschland sowie im Vergleich der Bundesländer vor. Die Studie gibt im Sinne eines Bildungsmonitorings ein aktuelles Bild zu unterrichtlichen Lehr- und Lernprozessen aus der Perspektive von Lehrkräften der Sekundarstufe I wieder. Zudem werden die digitalisierungsbezogenen Rahmenbedingungen in Schulen, denen vor dem Hintergrund der Corona-Pandemie eine weiter zunehmende Bedeutung zukommt, betrachtet. Mit der schulischen IT-Ausstattungs- und -Supportsituation, dem Einsatz digitaler Medien, den medienbezogenen Kompetenzen der Lehrkräfte sowie der Förderung der computer- und informationsbezogen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler werden vier Kernbereiche der Länderindikator-Studie im Trend aufgegriffen und Entwicklungen über Vergleiche mit Ergebnissen des Länderindikators 2017 abgebildet. Darüber hinaus widmet sich der aktuelle Studienzyklus der Untersuchung der in Schulen wahrgenommenen Auswirkungen von IT-Investitionsprogrammen des Bundes und der Länder, der Reflexion des durch Maßnahmen im Zuge der Corona-Pandemie angestoßenen Digitalisierungsschubes in Lehr-Lernprozessen sowie zukunftsweisenden Aspekten digitalisierungsbezogener Professionalisierung von Lehrkräften."]