Covid-19 severity and urban factors: investigation and recommendations based on machine learning techniques - Université de Lille
Article Dans Une Revue Palestinian Medical and Pharmaceutical Journal Année : 2022

Covid-19 severity and urban factors: investigation and recommendations based on machine learning techniques

Saleh Qanazi
An-Najah National University
CV
Ihab Hijazi
  • Fonction : Auteur
Anas Toma
  • Fonction : Auteur
Sohaib Abujayyab
  • Fonction : Auteur
Youness Dehbi
  • Fonction : Auteur
Shaker Zabadae
  • Fonction : Auteur
Xin Li
  • Fonction : Auteur

Domaines

Sciences de l'Homme et Société
Fichier principal
Vignette du fichier
Covid-19 severity and urban factors_ investigation and recommenda.pdf (1.5 Mo) Télécharger le fichier
Origine Publication financée par une institution

saleh QANAZI  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.univ-lille.fr/hal-04500725

Soumis le : mardi 12 mars 2024-10:58:34

Dernière modification le : dimanche 5 mai 2024-21:54:58

Archivage à long terme le : jeudi 13 juin 2024-18:48:38

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-04500725 , version 1 (12-03-2024)

Identifiants

Citer

Saleh Qanazi, Ihab Hijazi, Anas Toma, Sohaib Abujayyab, Youness Dehbi, et al.. Covid-19 severity and urban factors: investigation and recommendations based on machine learning techniques. Palestinian Medical and Pharmaceutical Journal, 2022, 7 (2), ⟨10.59049/2790-0231.1095⟩. ⟨hal-04500725⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-LILLE
37 Consultations
7 Téléchargements

Altmetric

Partager

More