Sciact
  • EN
  • RU

The forecasting of the COVID-19 spread in Russian Federation regions based on conditional generative adversarial network Тезисы доклада

Конференция 14-я Международная мультиконференция «Биоинформатика Геномной Регуляции и Структурной/Системной Биологии» / 14th International Multiconference on “Bioinformatics of Genome Regulation and Structure / Systems Biology” – BGRS/SB-2024
05-10 авг. 2024 , Novosibirsk
Сборник Тезисы докладов четырнадцатой международной мультиконференции "Биоинформатика регуляции и структуры геномов / системная биология"
Сборник, https://bgrssb.icgbio.ru/2024/wp-content/uploads/sites/4/2024/09/BGRSSB_2024_Abstracts.pdf.2024. 2401 c. ISBN 978-5-91291-067-8.
Вых. Данные Год: 2024, Страницы: 438-440 Страниц : 3 DOI: 10.18699/bgrs2024-2.3-03
Ключевые слова deep learning, GAN, generative AI, machine learning, epidemiology, data processing
Авторы Krivorotko O.I. 1 , Zyatkov N.Yu. 1
Организации
1 Sobolev Institute of Mathematics

Информация о финансировании (1)

1 Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН FWNF-2024-0002
Библиографическая ссылка: Krivorotko O.I. , Zyatkov N.Y.
The forecasting of the COVID-19 spread in Russian Federation regions based on conditional generative adversarial network
В сборнике Тезисы докладов четырнадцатой международной мультиконференции "Биоинформатика регуляции и структуры геномов / системная биология". 2024. – C.438-440. – ISBN 978-5-91291-067-8. DOI: 10.18699/bgrs2024-2.3-03 РИНЦ OpenAlex
Идентификаторы БД:
РИНЦ: 75160417
OpenAlex: W4402691086
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: