Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Biblioteka  Akademii Nauk Stosowanych w Gnieźnie Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaBiblioteka  Akademii Nauk Stosowanych w Gnieźnie

Wyszukujesz frazę "Interdisciplinary Centre for Mathematical and Computational Modeling, University of Warsaw" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Breakdown of Diabetic Foot Ulcer Care during the First Year of the Pandemic in Poland: A Retrospective National Cohort Study
    Autorzy:
    Bałut, Daniel
    Zieliński, Jakub
    Bąk, Patrycja Małgorzata
    Mrozikiewicz-Rakowska, Beata
    Czupryniak, Leszek
    Kleibert, Marcin
    Współwytwórcy:
    Department of Diabetology and Internal Diseases, Medical University of Warsaw, Warsaw, Poland;
    Interdisciplinary Centre for Mathematical and Computational Modeling, University of Warsaw
    Data publikacji:
    2022-03-23
    Wydawca:
    MDPI
    Słowa kluczowe:
    epidemiology
    amputation
    mortality
    healthcare system
    lockdown
    COVID-19
    SARS-CoV-2
    death
    public health
    pandemic
    diabetic foot ulcer
    Pokaż więcej
    Dostawca treści:
    Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
    Inne
    Szczegóły
    Tytuł:
    A pre-registered short-term forecasting study of COVID-19 in Germany and Poland during the second wave
    Autorzy:
    Gogolewski, Krzysztof
    Bracher, Johannes
    Fairchild, Geoffrey
    Li, Michael Lingzhi
    Schienle, Melanie
    Funk, Sebastian
    Scholz, Markus
    Srivastava, Ajitesh
    Kirsten, Holger
    Heyder, Stefan
    Zielinski, Jakub
    Deuschel, Jannik
    Soni, Saksham
    Görgen, Konstantin
    Bosse, Nikos I.
    Meinke, Jan H.
    Niedzielewski, Karol
    Wolffram, Daniel
    Krymova, Ekaterina
    Ullrich, Alexander
    Krueger, Tyll
    Castro, Lauren
    Bertsimas, Dimitris
    Ożański, Tomasz
    Ketterer, Jakob L.
    Bodych, Marcin
    Hotz, Thomas
    Gneiting, Tilmann
    Fuhrmann, Jan
    Michaud, Isaac
    Bhatia, Sangeeta
    Barbarossa, Maria Vittoria
    Rakowski, Franciszek
    Burgard, Jan Pablo
    Gu, Quanquan
    Abbott, Sam
    Kheifetz, Yuri
    Zou, Difan
    Współwytwórcy:
    Ming Hsieh Department of Computer and Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, USA
    Interdisciplinary Centre for Mathematical and Computational Modelling, University of Warsaw
    Institute of Mathematics, Technische Universität Ilmenau, Germany
    Swiss Data Science Center, ETH Zurich and EPFL, Lausanne, Switzerland
    Economic and Social Statistics Department, University of Trier, Germany
    Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, USA
    Statistical Sciences Group, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, USA
    Information Systems and Modeling, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, USA
    Jülich Supercomputing Centre, Forschungszentrum Jülich, Germany
    Institute of Informatics, University of Warsaw, Poland
    Wroclaw University of Science and Technology, Wroclaw, Poland
    Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany
    Computational Statistics Group, Heidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS), Heidelberg, Germany
    Robert Koch Institute (RKI), Berlin, Germany
    Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA
    Institute for Medical Informatics, Statistics and Epidemiology, University of Leipzig, Germany
    London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, UK
    Abdul Latif Jameel Institute for Disease and Emergency Analytics (J-IDEA), Imperial College London, UK
    Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA
    Frankfurt Institute for Advanced Studies, Frankfurt, Germany
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Springer Nature
    Słowa kluczowe:
    disease modelling
    COVID-19
    Pokaż więcej
    Dostawca treści:
    Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
    Inne
    Szczegóły
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies