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Sustainable Development Goals
10 Redução das desigualdades
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TOWARDS MACHINE-READABLE (META) DATA AND THE FAIR VALUE FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE EXPLORATION OF COVID-19 AND CANCER RESEARCH DATA
Campos, Maria Luiza M. et al. | Date Issued: 2021
Author
Campos, Maria Luiza M.
Silva, Eugênio
Cerceau, Renato
Cruz, Sérgio Manuel Serra da
Silva, Fabricio A. B.
Gouveia, Fábio Castro
Jardim, Rodrigo
Kotowski, Nelson
Lopes, Giseli Rabello
Dávila, Alberto M. R.
Affilliation
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Computação. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Centro Universitario Estadual da Zona Oeste. Unidade de Computação. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Instituto Nacional de Cardiologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Computação. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Computação. Rio de Janeiro, RJ, Brasil..
Fundação Oswaldo Cruz. Presidência. Programa de Computação Científica. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Casa de Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Biologia Computacional e Sistemas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Biologia Computacional e Sistemas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Computação. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Biologia Computacional e Sistemas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Keywords in Portuguese
COVID-19
Acessível
Câncer
Metadados
Inteligência artificial
Reutilizável
Interoperável
Encontrável
 
Keywords
COVID-19
Findable
Accessible
Interoperable
Reusable
Cancer
Metadata
Artificial intelligence
 
Publisher
Frontiers Media
Citation
CAMPOS, Maria Luiza M. et al. Towards Machine-Readable (Meta) Data and the FAIR Value for Artificial Intelligence Exploration of COVID-19 and Cancer Research Data. Frontiers in Big Data, Article 656553, v. 4, p. 1-4, Aug. 2021.
DOI
10.3389/fdata.2021.656553
ISSN
2624-909X