Zobrazeno 1 - 10
of 314
pro vyhledávání: '"Ortega, Joaquın"'
Autor:
Song, Yiting, Dai, Chun-Ling, Shinohara, Mitsuru, Chyn Tung, Yunn, Zhou, Shiqi, Huang, Wei-Chiao, Seffouh, Amal, Luo, Yuan, Willadsen, Matthew, Jiao, Yang, Morishima, Maho, Saito, Yuko, Koh, Seong-Ho, Ortega, Joaquin, Gong, Cheng-Xin, Lovell, Jonathan F.
Publikováno v:
In Brain Behavior and Immunity November 2024 122:185-201
Autor:
Sia, Zachary R., Roy, Jayishnu, Huang, Wei-Chiao, Song, Yiting, Zhou, Shiqi, Luo, Yuan, Li, Qinzhe, Arpin, Dominic, Kutscher, Hilliard L., Ortega, Joaquin, Davidson, Bruce A., Lovell, Jonathan F.
Publikováno v:
In Cell Reports Medicine 19 March 2024 5(3)
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zhou, Shiqi, Yu, Karl O.A., Mabrouk, Moustafa T., Jahagirdar, Dushyant, Huang, Wei-Chiao, Guerra, Julio A., He, Xuedan, Ortega, Joaquin, Poole, Steven T., Hall, Eric R., Gomez-Duarte, Oscar G., Maciel, Milton, Jr., Lovell, Jonathan F.
Publikováno v:
In Biomedical Journal December 2023 46(6)
Autor:
Almanza-Ortega, Nelva Nely, Flores-Vázquez, Juana María, Martínez-Añorve, Héctor, Pérez-Ortega, Joaquín, Zavala-Díaz, José Crispín, Mexicano-Santoyo, Adriana, Carmona-Fraustro, Jesús Carlos
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2023 219:586-595
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sia, Zachary R., He, Xuedan, Zhang, Ali, Ang, Jann C., Shao, Shuai, Seffouh, Amal, Huang, Wei-Chiao, D’Agostino, Michael R., Dereshgi, Amir Teimouri, Suryaprakash, Sambhara, Ortega, Joaquin, Andersen, Hanne, Miller, Matthew S., Davidson, Bruce A., Lovell, Jonathan F.
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2021 Jun 01. 118(22), 1-11.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27040983
Autor:
Ghosh, Sanjana, Sun, Boyang, Jahagirdar, Dushyant, Luo, Dandan, Ortega, Joaquin, Straubinger, Robert M., Lovell, Jonathan F.
Publikováno v:
In Translational Oncology May 2022 19
In this work a robust clustering algorithm for stationary time series is proposed. The algorithm is based on the use of estimated spectral densities, which are considered as functional data, as the basic characteristic of stationary time series for c
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1702.02165
Many clustering algorithms when the data are curves or functions have been recently proposed. However, the presence of contamination in the sample of curves can influence the performance of most of them. In this work we propose a robust, model-based
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1701.03267