Predicting the urgency demand of COPD patients from environmental sensors within smart cities with high-environmental sensitivity
Revista:
Volumen:
6
Número:
1
Pag. desde:
25 081
Pag. hasta:
25 089
Editorial:
País:
Año:
2 018
ISSN:
2169-3536
ant
Base de datos:
Puntuación:
4.098
Posición en el área:
23
Elementos en el área:
155
Cuartil:
1
Año base de datos:
2018
ant
Base de datos:
Puntuación:
4.098
Posición en el área:
52
Elementos en el área:
265
Cuartil:
1
Año base de datos:
2018
Impacto 258
Base de datos:
Puntuación:
4.098
Area:
Posición en el área:
19
Elementos en el área:
88
Cuartil:
1
Año base de datos:
2018
Impacto 259
Base de datos:
Puntuación:
0.548
Area:
Posición en el área:
55
Elementos en el área:
548
Cuartil:
1
Año base de datos:
2017
Impacto 260
Base de datos:
Puntuación:
0.548
Area:
Posición en el área:
91
Elementos en el área:
857
Cuartil:
1
Año base de datos:
2017
Impacto 261
Base de datos:
Puntuación:
0.548
Area:
Posición en el área:
195
Elementos en el área:
630
Cuartil:
2
Año base de datos:
2017