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.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 180 pp. Italienisch. Codice articolo 9786204998695
Quantità: 2 disponibili
Da: moluna, Greven, Germania
Kartoniert / Broschiert. Condizione: New. Codice articolo 657262271
Quantità: Più di 20 disponibili
Da: preigu, Osnabrück, Germania
Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 122203600
Quantità: 5 disponibili
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9786204998695
Quantità: 2 disponibili
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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. Codice articolo 9786204998695
Quantità: 1 disponibili