Digital Biomarkers

Revista a texto completo y arbitrada de la editorial Karger. Los biomarcadores digitales se definen como datos fisiológicos y de comportamiento objetivos y cuantificables que se recopilan y miden por medio de dispositivos digitales como portátiles, portátiles, implantables o digeribles. Los datos recopilados se utilizan generalmente para explicar, influir y / o predecir resultados relacionados con la salud. Los biomarcadores digitales también representan una oportunidad para capturar datos objetivos clínicamente significativos.
Multidisciplinaria por diseño, esta innovadora revista de acceso abierto une las disciplinas de informática, ingeniería, biomedicina, ciencias reguladoras e informática. El consejo editorial incluye líderes de la academia, ciencias de la vida, tecnología y gobierno, lo que refleja el amplio alcance de la revista. Los trabajos se publican dentro de los 60 días posteriores a la presentación y se admite la inclusión de videos u otros materiales visuales. Además, los biomarcadores digitales proporcionan y admiten el acceso a datos, algoritmos y repositorios de aplicaciones vinculados a los artículos publicados en la revista. Idioma: inglés

Big Data Analytics

Revista a texto completo y arbitrada de la editorial BioMed Central que acoge con agrado artículos de vanguardia que describen el trabajo básico y aplicado original que incluye cuentas computacionales de inspiración biológica de todos los aspectos del análisis de grandes datos analíticos de las ciencias. Abarcando las ciencias de la vida, las ciencias sociales, la ingeniería, las ciencias físicas y matemáticas, Big Data Analytics pretende proporcionar una plataforma para la difusión de la investigación, las prácticas actuales y las tendencias futuras en la disciplina emergente de análisis de grandes datos.

Big Data Analytics invita a artículos de investigación originales de alta calidad y revisiones oportunas sobre los desarrollos actuales en el campo, cubriendo todos los aspectos del análisis de grandes datos, incluyendo pero no limitado a los siguientes temas:

Enfoques algorítmicos, teóricos y computacionales tales como redes de aprendizaje profundo, computación cognitiva inspirada en la naturaleza y inspirada en el cerebro, análisis estadístico y matemático, visualización e informática.
Implementaciones y plataformas como neuromorfos, GPUs, clusters y nubes, y software de código abierto.
Aplicaciones en ámbitos tan diversos como la genómica, la medicina, la salud, la clínica, la biología y la neuroinformática, la robótica natural, el procesamiento del lenguaje, la meteorología, la geociencia, la inteligencia empresarial y multimedia, Vigilancia, transporte, energía, gestión energética y económica, búsqueda en Internet, biológicas, químicas, físicas, medioambientales, oceánicas y planetarias, y ciencias electrónicas en general.
Big Data Analytics considera los siguientes tipos de artículos: Investigación, Comentario, Informe de la reunión, Metodología, Revisión y Software. Idioma: inglés