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1.564 Treffer

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  1. Detailansicht für Treffer 21 öffnen
    Reactivities of acrylamide warheads toward cysteine targets: a QM/ML approach to covalent inhibitor design.
    Danilack, AD ; Dickson, CJ ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 38 (2024-05-01), Heft 1, S. 21
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    Mining phase separation-related diagnostic biomarkers for endometriosis through WGCNA and multiple machine learning techniques: a retrospective and nomogram study.
    Liang, Q ; Yang, S ; et al.
    In: Journal of assisted reproduction and genetics, Jg. 41 (2024-05-01), Heft 5, S. 1433-1447
    Online academicJournal
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  3. Detailansicht für Treffer 23 öffnen
    Quantifying the scale of erosion along major coastal aquifers of Pakistan using geospatial and machine learning approaches.
    Aeman, H ; Shu, H ; et al.
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 31 (2024-05-01), Heft 22, S. 32746-32765
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 24 öffnen
    Comparative analysis of the spatial distribution of brain metastases across several primary cancers using machine learning and deep learning models.
    Mahmoodifar, S ; Pangal, DJ ; et al.
    In: Journal of neuro-oncology, Jg. 167 (2024-05-01), Heft 3, S. 501-508
    Online academicJournal
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  5. Detailansicht für Treffer 25 öffnen
    Review of applications of artificial intelligence (AI) methods in crop research.
    Bose, S ; Banerjee, S ; et al.
    In: Journal of applied genetics, Jg. 65 (2024-05-01), Heft 2, S. 225-240
    Online academicJournal
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    Deciphering and predicting changes in antibiotic resistance genes during pig manure aerobic composting via machine learning model.
    Yu, X ; Lv, Y ; et al.
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 31 (2024-05-01), Heft 23, S. 33610-33622
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  7. Detailansicht für Treffer 27 öffnen
    Prediction of potentially toxic elements in water resources using MLP-NN, RBF-NN, and ANFIS: a comprehensive review.
    Agbasi, JC ; Egbueri, JC
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 31 (2024-05-01), Heft 21, S. 30370-30398
    Online academicJournal
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  8. Detailansicht für Treffer 28 öffnen
    CT-based radiomics research for discriminating the risk stratification of pheochromocytoma using different machine learning models: a multi-center study.
    Zhao, J ; Zhan, Y ; et al.
    In: Abdominal radiology (New York), Jg. 49 (2024-05-01), Heft 5, S. 1569-1583
    Online academicJournal
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  9. Detailansicht für Treffer 29 öffnen
    Identification of Co-diagnostic Genes for Heart Failure and Hepatocellular Carcinoma Through WGCNA and Machine Learning Algorithms.
    Cao, L ; Wang, X ; et al.
    In: Molecular biotechnology, Jg. 66 (2024-05-01), Heft 5, S. 1229-1245
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 30 öffnen
    Bioinformatics and Machine Learning Methods Identified MGST1 and QPCT as Novel Biomarkers for Severe Acute Pancreatitis.
    Sun, Y ; Xie, J ; et al.
    In: Molecular biotechnology, Jg. 66 (2024-05-01), Heft 5, S. 1246-1265
    Online academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 31 öffnen
    AC-PLT: An algorithm for computer-assisted coding of semantic property listing data.
    Ramos, D ; Moreno, S ; et al.
    In: Behavior research methods, Jg. 56 (2024-04-01), Heft 4, S. 3366-3379
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  12. Detailansicht für Treffer 32 öffnen
    Application of machine learning in prediction of Pb <superscript>2+</superscript> adsorption of biochar prepared by tube furnace and fluidized bed.
    Huang, W ; Wang, L ; et al.
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 31 (2024-04-01), Heft 18, S. 27286-27303
    Online academicJournal
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  13. Detailansicht für Treffer 33 öffnen
    AuDrA: An automated drawing assessment platform for evaluating creativity.
    Patterson, JD ; Barbot, B ; et al.
    In: Behavior research methods, Jg. 56 (2024-04-01), Heft 4, S. 3619-3636
    Online academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 34 öffnen
    Predict, diagnose, and treat chronic kidney disease with machine learning: a systematic literature review.
    Sanmarchi, F ; Fanconi, C ; et al.
    In: Journal of nephrology, Jg. 36 (2023-05-01), Heft 4, S. 1101-1117
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  15. Detailansicht für Treffer 35 öffnen
    A novel machine learning model for breast cancer detection using mammogram images.
    Kalpana, P ; Selvy, PT
    In: Medical & biological engineering & computing, Jg. 62 (2024-07-01), Heft 7, S. 2247-2264
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  16. Detailansicht für Treffer 36 öffnen
    Optimised stacked machine learning algorithms for genomics and genetics disorder detection in the healthcare industry.
    Rehman, A ; Mujahid, M ; et al.
    In: Functional & integrative genomics, Jg. 24 (2024-02-02), Heft 1, S. 23
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  17. Detailansicht für Treffer 37 öffnen
    Classification of breast lesions in ultrasound images using deep convolutional neural networks: transfer learning versus automatic architecture design.
    AlZoubi, A ; Lu, F ; et al.
    In: Medical & biological engineering & computing, Jg. 62 (2024), Heft 1, S. 135-149
    Online academicJournal
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  18. Detailansicht für Treffer 38 öffnen
    Predicting heart failure in-hospital mortality by integrating longitudinal and category data in electronic health records.
    Ma, M ; Hao, X ; et al.
    In: Medical & biological engineering & computing, Jg. 61 (2023-07-01), Heft 7, S. 1857-1873
    Online academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 39 öffnen
    The NIPS '17 Competition: Building Intelligent Systems
    Escalera, Sergio ; Weimer, Markus
    2018
    Online E-Book
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  20. Detailansicht für Treffer 40 öffnen
    Identifying the tumor location-associated candidate genes in development of new drugs for colorectal cancer using machine-learning-based approach.
    Bayrak, T ; Çetin, Z ; et al.
    In: Medical & biological engineering & computing, Jg. 60 (2022-10-01), Heft 10, S. 2877-2897
    Online academicJournal
    Zugriff:
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