Khalid raza (112 Ergebnisse)
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Verlag: Cisco Systems, Indianapolis, 2000
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Sprache: Englisch
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Verlag: Taylor & Francis Group, 2024
Serie: Buch 10 von 12 - Intelligent Signal Processing and Data Analysis
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Machine Learning in Single-Cell RNA-seq Data Analysis (SpringerBriefs in Computational Intelligence)
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Verlag: Springer, 2024
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Verlag: CRC Press, 2024
Serie: Buch 10 von 12 - Intelligent Signal Processing and Data Analysis
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Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2024
Serie: Buch 10 von 12 - Intelligent Signal Processing and Data Analysis
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Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 422 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Verlag: CRC Press, 2024
Serie: Buch 10 von 12 - Intelligent Signal Processing and Data Analysis
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Verlag: CRC Pr I Llc, 2024
Serie: Buch 10 von 12 - Intelligent Signal Processing and Data Analysis
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Paperback. Zustand: Brand New. 224 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Clinicopathologic and DNA Methylation Status of CRC in Bangladesh | Abu Khalid Muhammad Maruf Raza | Taschenbuch | 100 S. | Englisch | 2016 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783330015395 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]…preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer, Springer, 2024
Serie: Buch 369 von 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a concise guide tailored for researchers, bioinformaticians, and enthusiasts eager to unravel the mysteries hidden within single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data using cutting-edge machine learning techniques. The advent of scR…NA-seq technology has revolutionized our understanding of cellular diversity and function, offering unprecedented insights into the intricate tapestry of gene expression at the single-cell level. However, the deluge of data generated by these experiments presents a formidable challenge, demanding advanced analytical tools, methodologies, and skills for meaningful interpretation. This book bridges the gap between traditional bioinformatics and the evolving landscape of machine learning. Authored by seasoned experts at the intersection of genomics and artificial intelligence, this book serves as a roadmap for leveraging machine learning algorithms to extract meaningful patterns and uncover hidden biological insights within scRNA-seq datasets.
