Zobrazeno 1 - 10
of 168
pro vyhledávání: '"Li, Cheng‐Hsuan"'
Autor:
Fan, Sung-Pin a, Chen, Ya-Fang b, Li, Cheng-Hsuan a, c, Kuo, Yih-Chih a, c, Lee, Ni-Chung d, e, Chien, Yin-Hsiu d, e, Hwu, Wuh-Liang d, e, Tseng, Tai-Chung f, g, Su, Tung-Hung g, Hsu, Chien-Ting e, h, Chen, Huey-Ling e, Lin, Chin-Hsien a, i, j, k, ⁎, Ni, Yen-Hsuan e, ⁎⁎
Publikováno v:
In NeuroImage 1 October 2024 299
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Makabenta, Jessa Marie V., Nabawy, Ahmed, Chattopadhyay, Aritra Nath, Park, Jungmi, Li, Cheng-Hsuan, Goswami, Ritabrita, Luther, David C., Huang, Rui, Hassan, Muhammad Aamir, Rotello, Vincent M.
Publikováno v:
In Biomaterials November 2023 302
Autor:
Makabenta, Jessa Marie V., Nabawy, Ahmed, Chattopadhyay, Aritra Nath, Jeon, Taewon, Park, Jungmi, Lo, Pui Chi, Nosovitski, Stas, Huang, Rui, Li, Cheng-Hsuan, Jiang, Mingdi, Rotello, Vincent M.
Publikováno v:
In Journal of Controlled Release October 2023 362:513-523
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nabawy, Ahmed, Makabenta, Jessa Marie, Schmidt-Malan, Suzannah, Park, Jungmi, Li, Cheng-Hsuan, Huang, Rui, Fedeli, Stefano, Chattopadhyay, Aritra Nath, Patel, Robin, Rotello, Vincent M.
Publikováno v:
In Journal of Controlled Release July 2022 347:379-388
Autor:
Huang, Rui, Hirschbiegel, Cristina-Maria, Luther, David C., Li, Cheng-Hsuan, Nabawy, Ahmed, Park, Jungmi, Ribbe, Alexander, Xu, Yisheng, Rotello, Vincent M.
Publikováno v:
Nanoscale; 1/7/2024, Vol. 17 Issue 1, p390-397, 8p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Li, Cheng-Hsuan, 李政軒
100
Statistical learning is trying to develop computer algorithms to recognize complex patterns and make decisions based on empirical data automatically. Two major issues are clustering and classification. Clustering organizes patterns into sens
Statistical learning is trying to develop computer algorithms to recognize complex patterns and make decisions based on empirical data automatically. Two major issues are clustering and classification. Clustering organizes patterns into sens
Externí odkaz:
http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/78256999129224272289
Autor:
Li, Cheng-Hsuan
In recent year the research field of the combinatorial testing, which can roughlybe divided into two kinds including pair-wise coverage and multi-wise coverage. a lot of scholar try to use various strategies to generate test data automatically. In or