Jinjin (37 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2013
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - It's Tomorrow Somewhere is the debut collection of poems by Asian American poet e.jinjin. It's Tomorrow Somewhere presents readers with poetry exploring mental health and the effects it has on relationships with yourself and loved ones. It is a celebration of struggle and triumph on the road…to self-discovery and self-love.
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Zustand: New. Yunong Zhang, PH.D., earned his B.S. degree from Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, in 1996, his M.S. degree from South China University of Technology, Guangzhou, China, in 1999, and his Ph.D. from the Chinese University .
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Buch. Zustand: Neu. Machine Learning in Protein Science | Efficient Prediction of Protein Structures and Properties | Jinjin Li (u. a.) | Buch | 240 S. | Englisch | 2025 | Wiley-VCH GmbH | EAN 9783527352159 | Verantwortliche Person für die EU: Wiley-VCH GmbH, Boschstr. 12, 69469 Weinheim, product-safety[at]wiley[dot]com | Anbiet…er: preigu.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -Harness the power of machine learning for quick and efficient calculations of protein structures and properties Machine Learning in Protein Science is a unique and practical reference that shows how to employ machine learning approaches for full quantum mechanical (FQM) calculations of protein struct…ures and properties, thereby saving costly computing time and making this technology available for routine users. Machine Learning in Protein Science provides comprehensive coverage of topics including: - Machine learning models and algorithms, from deep neural network (DNN) and transfer learning (TL) to hybrid unsupervised and supervised learning - Protein structure predictions with AlphaFold to predict the effects of point mutations - Modeling and optimization of the catalytic activity of enzymes - Property calculations (energy, force field, stability, protein-protein interaction, thermostability, molecular dynamics) - Protein design and large language models (LLMs) of protein systems Machine Learning in Protein Science is an essential reference on the subject for biochemists, molecular biologists, theoretical chemists, biotechnologists, and medicinal chemists, as well as students in related programs of study.Wiley-VCH GmbH, Boschstraße 12, 69469 Weinheim 240 pp. Englisch.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This unique practical reference for protein scientist shows how to harness the power of machine learning for quick and efficient full quantum mechanical calculations of protein structures and properties.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Harness the power of machine learning for quick and efficient calculations of protein structures and properties Machine Learning in Protein Science is a unique and practical reference that shows how to employ machine learning approaches for f…ull quantum mechanical (FQM) calculations of protein structures and properties, thereby saving costly computing time and making this technology available for routine users. Machine Learning in Protein Science provides comprehensive coverage of topics including: - Machine learning models and algorithms, from deep neural network (DNN) and transfer learning (TL) to hybrid unsupervised and supervised learning - Protein structure predictions with AlphaFold to predict the effects of point mutations - Modeling and optimization of the catalytic activity of enzymes - Property calculations (energy, force field, stability, protein-protein interaction, thermostability, molecular dynamics) - Protein design and large language models (LLMs) of protein systems Machine Learning in Protein Science is an essential reference on the subject for biochemists, molecular biologists, theoretical chemists, biotechnologists, and medicinal chemists, as well as students in related programs of study.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 229 pages. 9.25x6.10x0.71 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces readers to the fundamentals of and recent advances in federated learning, focusing on reducing communication costs, improving computational efficiency, and enhancing the security level. Federated learning is a distributed machine… learning paradigm which enables model training on a large body of decentralized data. Its goal is to make full use of data across organizations or devices while meeting regulatory, privacy, and security requirements. The book starts with a self-contained introduction to artificial neural networks, deep learning models, supervised learning algorithms, evolutionary algorithms, and evolutionary learning. Concise information is then presented on multi-party secure computation, differential privacy, and homomorphic encryption, followed by a detailed description of federated learning. In turn, the book addresses the latest advances in federate learning research, especially from the perspectives of communication efficiency, evolutionarylearning, and privacy preservation.The book is particularly well suited for graduate students, academic researchers, and industrial practitioners in the field of machine learning and artificial intelligence. It can also be used as a self-learning resource for readers with a science or engineering background, or as a reference text for graduate courses.
