Zobrazeno 1 - 10
of 199
pro vyhledávání: '"Henschel, Andreas"'
Autor:
AlNuaimi, Khaled, Marti, Gautier, Ravaut, Mathieu, AlKetbi, Abdulla, Henschel, Andreas, Jaradat, Raed
Enriching datasets with demographic information, such as gender, race, and age from names, is a critical task in fields like healthcare, public policy, and social sciences. Such demographic insights allow for more precise and effective engagement wit
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.11491
Autor:
Taleb, Nassim Nicholas, Zalloua, Pierre, Elbassioni, Khaled, Henschel, Andreas, Platt, Daniel E.
We discuss the inadequacy of covariances/correlations and other measures in L2 as relative distance metrics under some conditions. We propose a computationally simple heuristic to transform a map based on standard principal component analysis (PCA) (
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.12654
Autor:
Schroeder, Michael, Marsico, Annalisa, Henschel, Andreas, Winter, Christof, Tuukkanen, Anne, Vassilev, Boris, Scheubert , Kerstin
Publikováno v:
BMC Bioinformatics 2010, Volume 11, Article numer 204, ISSN 1471-2105
Background A large proportion of an organism's genome encodes for membrane proteins. Membrane proteins are important for many cellular processes, and several diseases can be linked to mutations in them. With the tremendous growth of sequence data, th
Externí odkaz:
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-177368
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/17736/1471-2105-11-204.pdf
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/17736/1471-2105-11-204.pdf
Publikováno v:
9th International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIAPP 2022)
This article proposes and documents a machine-learning framework and tutorial for classifying images using mobile phones. Compared to computers, the performance of deep learning model performance degrades when deployed on a mobile phone and requires
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.00105
Autor:
Schroeder, Michael, Marsico, Annalisa, Henschel, Andreas, Winter, Christof, Tuukkanen, Anne, Vassilev, Boris, Scheubert, Kerstin
Background A large proportion of an organism's genome encodes for membrane proteins. Membrane proteins are important for many cellular processes, and several diseases can be linked to mutations in them. With the tremendous growth of sequence data, th
Externí odkaz:
https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A28887
https://tud.qucosa.de/api/qucosa%3A28887/attachment/ATT-0/
https://tud.qucosa.de/api/qucosa%3A28887/attachment/ATT-0/
Autor:
Platt, Daniel E.1 (AUTHOR), Henschel, Andreas2,3 (AUTHOR), Taleb, Nassim Nicholas4 (AUTHOR), Zalloua, Pierre5,6 (AUTHOR) pierre.zalloua@ku.ac.ae
Publikováno v:
Scientific Reports. 7/5/2024, Vol. 14 Issue 1, p1-9. 9p.
Coronary artery disease patients with rs7904519 (TCF7L2) are at a persistent risk of type 2 diabetes
Autor:
AL Hageh, Cynthia, O'Sullivan, Siobhan, Platt, Daniel E., Henschel, Andreas, Chacar, Stephanie, Gauguier, Dominique, Abchee, Antoine, Alefishat, Eman, Nader, Moni, Zalloua, Pierre A
Publikováno v:
In Diabetes Research and Clinical Practice January 2024 207
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.