Nel corso del lavoro di tesi sono stati sviluppati in totale quattro lavori che sono stati illustrati in quattro capitoli distinti, ovvero i capitoli 3, 4, 5 e 6 rispettivamente. I quattro lavori proposti, presentati in quattro capitoli dettagliati, sono: Contributo 1: Denoising di immagini di microarray basato su campi casuali di Markov nel dominio spaziale.Contributo 2: Algoritmo adattativo di soglia MinMax per metodi di de-noising di immagini di microarray basato sull'approccio delle trasformate Contourlet non sottocampionate.Contributo 3: Uno schema di identificazione del tipo di rumore per immagini microarray che utilizza il deep learning.Contributo 4: Determinazione del tipo di rumore nelle immagini di microarray mediante apprendimento profondo, basato su parametri iterativi generati in uno schema di de-noising che utilizza un campo casuale di Markov.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Denoising di immagini di microarray | Un nuovo approccio per il denoising delle immagini di microarray | Priya Nandihal (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2022 | Edizioni Sapienza | EAN 9786204998695 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 122203600
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Nel corso del lavoro di tesi sono stati sviluppati in totale quattro lavori che sono stati illustrati in quattro capitoli distinti, ovvero i capitoli 3, 4, 5 e 6 rispettivamente. I quattro lavori proposti, presentati in quattro capitoli dettagliati, sono: Contributo 1: Denoising di immagini di microarray basato su campi casuali di Markov nel dominio spaziale.Contributo 2: Algoritmo adattativo di soglia MinMax per metodi di de-noising di immagini di microarray basato sull'approccio delle trasformate Contourlet non sottocampionate.Contributo 3: Uno schema di identificazione del tipo di rumore per immagini microarray che utilizza il deep learning.Contributo 4: Determinazione del tipo di rumore nelle immagini di microarray mediante apprendimento profondo, basato su parametri iterativi generati in uno schema di de-noising che utilizza un campo casuale di Markov.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 180 pp. Italienisch. Artikel-Nr. 9786204998695
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