After-meal blood glucose level prediction using an absorption model for neural network training

QR kód

After-meal blood glucose level prediction using an absorption model for neural network training

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Ahmed Hama Karim Rebaz Vassányi István Kósa István
Dokumentumtípus:	Cikk
Megjelent:	2020
Sorozat:	COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE 125
Tárgyszavak:	Egyéb orvostudományok
doi:	10.1016/j.compbiomed.2020.103956
mtmt:	31406929
Online Access:	http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/25361

Hasonló tételek

Long-acting insulin management for blood glucose prediction models
Szerző: Ahmed Hama Karim Rebaz, et al.
Megjelent: (2019)

Long-acting insulin management for blood glucose prediction model
Szerző: Rebaz Ahmed Hama Karim
Megjelent: (2016)

Blood Glucose Level Prediction for Diabetics Based on Nutrition and Insulin Administration Logs Using Personalized Mathematical Models
Szerző: Gyuk Péter, et al.
Megjelent: (2019)

Predicting exchange rate by neural networks [abstract] /
Szerző: Jovanovic Radmila, et al.
Megjelent: (2000)

Training of artificial neural networks by linear mappings [abstract] /
Szerző: Hoffmann Miklós, et al.
Megjelent: (1998)

Semi-supervised training of cell-classifier neural networks
Szerző: Pap Gergely, et al.
Megjelent: (2018)

A sequence training method for Deep Rectifier Neural Networks in Speech Recognition
Szerző: Grósz Tamás, et al.
Megjelent: (2014)

Training Methods for Deep Neural Network-Based Acoustic Models in Speech Recognition
Szerző: Grósz Tamás
Megjelent: (2018)

A comparison of deep neural network training methods for large vocabulary speech recognition
Szerző: Tóth László, et al.
Megjelent: (2013)

Transcription Factor Binding Site Detector Neural Networks trained with Various DNA Representations
Szerző: Pap Gergely
Megjelent: (2023)

Prediction of sensory preference by artificial neural networks, using sweet corn varieties as an example
Szerző: Sipos László, et al.
Megjelent: (2017)

Enjoy your meal! [vers] /
Szerző: Tatár Sándor
Megjelent: (2018)

Glucose absorption in relation to ATP content of the small-intestine mucosa in the dog
Szerző: Varró Vince, et al.
Megjelent: (1965)

Optimizing sequence data analysis using convolution neural network for the prediction of CNV bait positions
Szerző: Maróti Zoltán, et al.
Megjelent: (2024)

Stability results for cellular neural networks with delays
Szerző: Győri István, et al.
Megjelent: (2004)

Hyphenation using deep neural networks
Szerző: Németh Gergely Dániel, et al.
Megjelent: (2018)

Neural networks in economic data analysis
Szerző: Benkő-Kiss Árpád
Megjelent: (2022)

Neural Network Approaches to Speaker Recognition
Szerző: He Han
Megjelent: (2019)

Application of Physicochemical Properties and Process Parameters in the Development of a Neural Network Model for Prediction of Tablet Characteristics
Szerző: Sovány Tamás, et al.
Megjelent: (2013)

Deep neural networks excel in COVID-19 disease severity prediction - a meta-regression analysis
Szerző: Rakovics Márton, et al.
Megjelent: (2025)

Self-Monitoring of Blood Glucose in Diabetes From Evidence to Clinical Reality in Central and Eastern Europe—Recommendations from the International Central-Eastern European Expert Group /
Szerző: Czupryniak Leszek, et al.
Megjelent: (2014)

The effect of vasoactive substances on the circulation and glucose absorption of an isolated jejunal loop in the dog
Szerző: Varró Vince, et al.
Megjelent: (1967)

The effect of vasoactive substances on the circulation and glucose absorption of an isolated jejunal loop in the dog
Szerző: Varró Vince, et al.
Megjelent: (1967)

Neural network model for nonlinearity detection [abstract] /
Szerző: Csató Lehel, et al.
Megjelent: (1998)

Fooling a Complete Neural Network Verifier
Szerző: Zombori Dániel, et al.
Megjelent: (2021)

Traffic flow prediction in service networks
Szerző: Pál László, et al.
Megjelent: (2010)

Multispectral Crop Yield Prediction Using 3D-Convolutional Neural Networks and Attention Convolutional LSTM Approaches
Szerző: Mirhoseini Nejad Seyed Mahdi, et al.
Megjelent: (2023)

FPGA-based clustering of multi-channel neural spike trains
Szerző: Schäffer László, et al.
Megjelent: (2016)

Replacing Soybean Meal with Sesame Meal in the Diets of Lactating Awassi Ewes Suckling Single Lambs Nutrient Digestibility, Milk Production, and Lamb Growth /
Szerző: Obeidat Belal S., et al.
Megjelent: (2019)

Tutorials on recurrent neural networks and signature verification
Szerző: Malik Muhammad Imran

Efficient visual code localization with neural networks
Szerző: Bodnár Péter, et al.
Megjelent: (2018)

On Popov-type stability criteria for neural networks
Szerző: Danciu Daniela, et al.
Megjelent: (2000)

Speech de-identification with deep neural networks
Szerző: Fodor Ádám, et al.
Megjelent: (2021)

Predicting daily ragweed pollen concentrations using neural networks and tree algorithms over Lyon (France) and Szeged (Hungary)
Szerző: Csépe Zoltán, et al.
Megjelent: (2014)

Predicting daily ragweed pollen concentrations using neural networks and tree algorithms over Lyon (France) and Szeged (Hungary)
Szerző: Csépe Zoltán, et al.
Megjelent: (2014)

Ecdysteroids present in various insect meals [abstract] /
Szerző: Asafotei Oaklekie Enéh, et al.
Megjelent: (2024)

A new approach to neural network design [abstract] /
Szerző: Péter András, et al.
Megjelent: (1998)

Improving Neural Silent Speech Interface Models by Adversarial Training
Szerző: Honarmandi Shandiz Amin, et al.
Megjelent: (2021)

Meal replacements in adults' body weight management
Szerző: Chirila I, et al.
Megjelent: (2012)

Document Classification with Deep Rectifier Neural Networks and Probabilistic Sampling
Szerző: Grósz Tamás, et al.
Megjelent: (2014)