Présentation scientifique dans des universités ou centres de recherche (Présentations scientifiques dans des universités ou centres de recherche)
Predicting well being in old age
MONTORSI, Carlotta
2021
 

Documents


Texte intégral
DTU_DRIVEN_poster_final.pdf
Postprint Auteur (477.58 kB)
Télécharger

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Mots-clés :
Well being; Machine learning; Ageing population
Disciplines :
Sciences sociales & comportementales, psychologie: Multidisciplinaire, généralités & autres
Auteur, co-auteur :
MONTORSI, Carlotta ;  University of Luxembourg > Faculty of Humanities, Education and Social Sciences (FHSE) ; Luxembourg Institute of Socio-Economic Research - LISER > Living Conditions
Langue du document :
Anglais
Titre :
Predicting well being in old age
Date de publication/diffusion :
21 mai 2021
Nom de la manifestation :
DTU-Driven Colloquium
Organisateur de la manifestation :
Andreas Zilian
Lieu de la manifestation :
University of Luxembourg, Luxembourg
Date de la manifestation :
21-5-2021
Focus Area :
Computational Sciences
Projet FnR :
FNR12252781 - Data-driven Computational Modelling And Applications, 2017 (01/09/2018-28/02/2025) - Andreas Zilian
Disponible sur ORBilu :
depuis le 31 mai 2021

Statistiques


Nombre de vues
143 (dont 9 Unilu)
Nombre de téléchargements
104 (dont 17 Unilu)

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu