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Áreas de investigación
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Guijo-Rubio, David
Información Personal
Posición:
Investigador postdoctoral Juan de la Cierva
Áreas de investigación:
Applications - Donor-recipient matching in liver transplants
Applications - Engine noise prediction
Applications - Weather forecasting
Applications - Health
Methodology - Machine learning
Methodology - Ordinal classification
Methodology - Time series
Localización:
Campus de Rabanales, edificio Albert Einstein, 3ª Planta, Ala Sur, CP: 14014
Publicaciones
ORFEO: Ordinal classifier and Regressor Fusion for Estimating an Ordinal categorical target
EBANO: A novel Ensemble BAsed on uNimodal Ordinal classifiers for the prediction of significant wave height
OS-024 The gender-equity model for liver allocation built on artificial intelligence (GEMA-AI) improves outcome predictions among liver transplant candidates
Energy Flux Prediction Using an Ordinal Soft Labelling Strategy
Medium- and Long-Term Wind Speed Prediction Using the Multi-task Learning Paradigm
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Proyectos
Clasificación ordinal basada en aprendizaje profundo y neuro-evolución (ORCA-DEEP)
Modelo de emparejamiento donante-receptor en trasplante hepático mediante Inteligencia Artificial con donantes en asistolia
Métodos de Aprendizaje Profundo en clasificación ORDINAL (MAP-ORDINAL)
Aprendizaje dinámico de modelos de curvas de infectados y de número de camas hospitalarias y camas UCI ocupadas por COVID-19 en Andalucía mediante técnicas estadísticas y de Inteligencia Artificial
Modelos de Aprendizaje de Máquina para la determinación óptima de la Supervivencia y la Asignación Donante/REceptor en trasplante hepático. MASS-ALLOCATION
Uso de inteligencia artificial para eliminar disparidades de género en el acceso al trasplante hepático: “Gender-equality MELD”
HETICA: Una HErramienta TIC para la organización de tareas escolares en personas con síndrome de Asperger
Algoritmos de clasificación ordinal en energias renovables (ORdinal Classification and prediction Algorithms in Renewable Energy, ORCA-RE)
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