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| Autore principale: | |
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| Natura: | Recurso digital |
| Lingua: | |
| Pubblicazione: |
Zenodo
2026
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://doi.org/10.5281/zenodo.18916892 |
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Sommario:
- Forecasting models for respiratory diseases that integrate diverse data sources and utilize hybrid or machine learning techniques tend to be most accurate, although limitations in data quality and integration remain a challenge.