Wszystkie pola: network parameters

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Application of artificial neural networks and DFT-based parameters for prediction of reaction kinetics of ethylbenzene dehydrogenase
Autorzy:: Goclon, Jakub
Tadeusiewicz, Ryszard
Witko, Małgorzata
Szaleniec, Maciej
Data publikacji:: 2006-06-16
Wydawca:: Springer Nature
Słowa kluczowe:: QSAR
DFT
enzyme activity
multiple linear regression
artificial neural network modelling
ethylbenzene dehydrogenase; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Centrum Otwartej Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Deep Learning Neural Modelling as a Precise Method in the Assessment of the Chronological Age of Children and Adolescents Using Tooth and Bone Parameters
Autorzy:: Zaborowicz, Maciej
Zaborowicz, Katarzyna
Biedziak, Barbara
Garbowski, Tomasz
Data publikacji:: 2022-01-14
Wydawca:: MDPI
Słowa kluczowe:: dental age
digital image analysis
artificial intelligence
age assessment
chronological age
deep neural network
digital pantomography; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Centrum Otwartej Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Application of artificial neural networks and DFT-based parameters for prediction of reaction kinetics of ethylbenzene dehydrogenase
Autorzy:: Goclon, Jakub
Witko, Małgorzata
Szaleniec, Maciej
Tadeusiewicz, Ryszard
Współwytwórcy:: Jerzy Haber Institute of Catalysis and Surface Chemistry, Polish Academy of Sciences
AGH University of Science and Technology
Data publikacji:: 2006-06-16
Wydawca:: Springer Nature
Słowa kluczowe:: enzyme activity
artificial neural network modelling
QSAR
multiple linear regression
ethylbenzene dehydrogenase
DFT; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Centrum Otwartej Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Deep Learning Neural Modelling as a Precise Method in the Assessment of the Chronological Age of Children and Adolescents Using Tooth and Bone Parameters
Autorzy:: Zaborowicz, Katarzyna
Garbowski, Tomasz
Biedziak, Barbara
Zaborowicz, Maciej
Współwytwórcy:: Department of Biosystems Engineering, Poznań University of Life Sciences, Poland
Department of Orthodontics and Craniofacial Anomalies, Poznań University of Medical Sciences, Poland
Data publikacji:: 2022-01-14
Wydawca:: MDPI
Słowa kluczowe:: deep neural network
age assessment
chronological age
digital pantomography
digital image analysis
dental age
artificial intelligence; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Centrum Otwartej Nauki

Inne

Szczegóły

Informacja