Zobrazeno 1 - 10
of 217
pro vyhledávání: '"M, Kriege"'
Autor:
Sepideh Sadegh, James Skelton, Elisa Anastasi, Andreas Maier, Klaudia Adamowicz, Anna Möller, Nils M. Kriege, Jaanika Kronberg, Toomas Haller, Tim Kacprowski, Anil Wipat, Jan Baumbach, David B. Blumenthal
Publikováno v:
Nature Communications, Vol 14, Iss 1, Pp 1-15 (2023)
Large-scale disease-association data are widely used for pathomechanism mining, even if disease definitions used for annotation are mostly phenotype-based. Here, the authors show that this bias can lead to a blurred view on disease mechanisms, highli
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f94efe6e0688493fa30f8c9113b32eb9
Publikováno v:
Applied Network Science, Vol 5, Iss 1, Pp 1-42 (2020)
Abstract Graph kernels have become an established and widely-used technique for solving classification tasks on graphs. This survey gives a comprehensive overview of techniques for kernel-based graph classification developed in the past 15 years. We
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/422ae74ad3764c309093cc9093b0c313
In thyroid surgery, intra-operative neuromonitoring signals of the recurrent laryngeal nerve can be detected by surface electrodes on a tracheal tube positioned at the vocal fold level. The incidence of difficult tracheal intubation in patients under
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9333e79ac6a821db16eb905845569477
Publikováno v:
Proceedings of the 2023 SIAM International Conference on Data Mining (SDM) ISBN: 9781611977653
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::dd2a18d7b7498240a64a580388bc156c
https://doi.org/10.1137/1.9781611977653.ch3
https://doi.org/10.1137/1.9781611977653.ch3
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.
Publikováno v:
Big Data. 8:363-378
Many real-world graphs are temporal, for example, in a social network, persons only interact at specific points in time. This temporal information directs dissemination processes on the graph, such...
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4e819dd8522e712cd8dc39edc2cf2ba2
https://doi.org/10.1089/big.2020.0086
https://doi.org/10.1089/big.2020.0086
We propose the Temporal Walk Centrality, which quantifies the importance of a node by measuring its ability to obtain and distribute information in a temporal network. In contrast to the widely-used betweenness centrality, we assume that information
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::eb669647bc0eb30a147f087390ba1c6b
http://arxiv.org/abs/2202.03706
http://arxiv.org/abs/2202.03706
The graph edit distance is an intuitive measure to quantify the dissimilarity of graphs, but its computation is NP-hard and challenging in practice. We introduce methods for answering nearest neighbor and range queries regarding this distance efficie
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ddeb28565d839824b8430990f1c088a6
https://hdl.handle.net/11353/10.1643611
https://hdl.handle.net/11353/10.1643611
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.