دانلود مقاله انگلیسی رایگان:آسم disaggregating : بررسی بزرگ در مقابل داده های بزرگ

تخفیف ماه رمضان

کارابرن عزیز، مقالات isi بالاترین کیفیت ترجمه را دارند، ترجمه آنها کامل و دقیق می باشد (محتوای جداول و شکل های نیز ترجمه شده اند) و از بهترین مجلات isi انتخاب گردیده اند. همچنین تمامی ترجمه ها دارای ضمانت کیفیت بوده و در صورت عدم رضایت کاربر مبلغ عینا عودت داده خواهد شد.

پشتیبانی
اپلیکشن اندروید
آرشیو مقالات
ورود اعضا
توجه توجه توجه !!!!
تمامی مقالات ترجمه شده ، انگلیسی و کتاب های این سایت با دقت تمام انتخاب شده اند. در انتخاب مقالات و کتاب ها پارامترهای جدید بودن، پر جستجو بودن، درخواست کاربران ، تعداد صفحات و ... لحاظ گردیده است. سعی بر این بوده بهترین مقالات در هر زمینه انتخاب و در اختیار شما کاربران عزیز قرار گیرد. ضمانت ما، کیفیت ماست.
نرم افزار winrar

از نرم افزار winrar برای باز کردن فایل های فشرده استفاده می شود. برای دانلود آن بر روی لینک زیر کلیک کنید
دانلود

پیوندهای کاربردی
پیوندهای مرتبط
دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Disaggregating asthma: Big investigation versus big data Disaggregating asthma: Big investigation versus big data
    Disaggregating asthma: Big investigation versus big data

    سال انتشار:

    2017


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Disaggregating asthma: Big investigation versus big data


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    آسم disaggregating : بررسی بزرگ در مقابل داده های بزرگ


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Journal of Allergy and Clinical Immunology, 139 (2017) 400-407. doi:10.1016/j.jaci.2016.11.003


    نویسنده:

    Danielle Belgrave, PhD,a John Henderson, MD,b Angela Simpson, MD, PhD,c Iain Buchan, MD, PhD,dChristopher Bishop, PhD,e and Adnan Custovic, MD, PhD, FAAAIa


    چکیده انگلیسی:

    We are facing a major challenge in bridging the gap between identifying subtypes of asthma to understand causal mechanisms and translating this knowledge into personalized prevention and management strategies. In recent years, ‘‘big data’’ has been sold as a panacea for generating hypotheses and driving new frontiers of health care; the idea that the data must and will speak for themselves is fast becoming a new dogma. One of the dangers of readyaccessibilityof health caredata and computational tools for data analysis is that the process of data mining can become uncoupled from the scientific process of clinical interpretation, understanding the provenance of the data, and external validation. Although advances in computational methods can be valuable for using unexpected structure in data to generate hypotheses, there remains a need for testing hypotheses and interpreting results with scientific rigor. We argue for combining data- and hypothesis-driven methods in acarefulsynergy, and the importance of carefully characterized birth and patient cohorts with genetic, phenotypic, biological, and molecular data in this process cannot be overemphasized. The main challenge on the road ahead is to harness bigger health care data in ways that produce meaningful clinical interpretation and to translate this into better diagnoses and properly personalized prevention and treatment plans. There is a pressing need for cross-disciplinaryresearch with an integrative approach to data science, whereby basic scientists, clinicians, data analysts, and epidemiologists work together to understand the heterogeneity of asthma. (J Allergy Clin Immunol 2017;139:400-7.)
    Key word: Asthma| endotypes| machine learning| big data| birth|cohorts


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8
    حجم فایل: 230 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




آرشیو کامل مقالات

اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

این مقاله را در فیس بوک به اشتراک بگذارید این مقاله را در توییتر به اشتراک بگذارید این مقاله را در لینکداین به اشتراک بگذارید این مقاله را در گوگل پلاس به اشتراک بگذارید این مقاله را در زینگ به اشتراک بگذارید این مقاله را در تلگرام به اشتراک بگذارید

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
داده-های-بزرگ
موضوعات
footer