Assessing machine learning techniques in forecasting lumpy skin disease occurrence based on meteorological and geospatial features.

Afshari Safavi, Ehsanallah

Afshari Safavi, Ehsanallah.

Afiliação

Afshari Safavi E; Department of Clinical Sciences, Faculty of Veterinary Medicine, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran. eafshari@um.ac.ir.

Trop Anim Health Prod ; 54(1): 55, 2022 Jan 14.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35029707

Assuntos

Doenças dos Bovinos; Doença Nodular Cutânea; Vírus da Doença Nodular Cutânea; Animais; Bovinos; Doenças dos Bovinos/epidemiologia; Doença Nodular Cutânea/diagnóstico; Doença Nodular Cutânea/epidemiologia; Aprendizado de Máquina; Vacinação/veterinária

Palavras-chave

Forecasting; Geospatial features; Lumpy skin disease; Machine learning techniques; Meteorological parameters

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Doenças dos Bovinos / Doença Nodular Cutânea / Vírus da Doença Nodular Cutânea Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Animals Idioma: En Revista: Trop Anim Health Prod Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Irã

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