Zobrazeno 1 - 10
of 51
pro vyhledávání: '"Palmer, Colin M."'
Autor:
Mirecka, Jola, Famili, Marjan, Kotańska, Anna, Juraschko, Nikolai, Costa-Gomes, Beatriz, Palmer, Colin M., Thiyagalingam, Jeyan, Burnley, Tom, Basham, Mark, Lowe, Alan R.
In this work we present affinity-VAE: a framework for automatic clustering and classification of objects in multidimensional image data based on their similarity. The method expands on the concept of $\beta$-VAEs with an informed similarity-based los
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.04517
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Palmer, Colin M.1 (AUTHOR), Aylett, Christopher H. S.2 (AUTHOR) c.aylett@imperial.ac.uk
Publikováno v:
Acta Crystallographica: Section D, Structural Biology. Feb2022, Vol. 78 Issue 2, p136-143. 8p.
Autor:
Yamashita, Keitaro1 (AUTHOR) kyamashita@mrc-lmb.cam.ac.uk, Palmer, Colin M.2 (AUTHOR), Burnley, Tom2 (AUTHOR), Murshudov, Garib N.1 (AUTHOR) garib@mrc-lmb.cam.ac.uk
Publikováno v:
Acta Crystallographica: Section D, Structural Biology. Oct2021, Vol. 77 Issue 10, p1282-1291. 10p.
Autor:
Beckers, Maximilian1 (AUTHOR) maximilian.beckers@embl.de, Palmer, Colin M.2 (AUTHOR), Sachse, Carsten1,3,4 (AUTHOR) c.sachse@fz-juelich.de
Publikováno v:
Acta Crystallographica: Section D, Structural Biology. Apr2020, Vol. 76 Issue 4, p332-339. 8p.
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:
Acta Crystallographica: Section D, Structural Biology. Jun2017, Vol. 73 Issue 6, p469-477. 8p.
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:
Journal of Structural Biology
Graphical abstract
Highlights • We propose an algorithm, LAFTER, that recovers features with more signal than noise from half maps. • LAFTER is shown to recover features over a wide range of FSCs and local signal-to-noise ratios. • We sugg
Highlights • We propose an algorithm, LAFTER, that recovers features with more signal than noise from half maps. • LAFTER is shown to recover features over a wide range of FSCs and local signal-to-noise ratios. • We sugg
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::6d93f8ce9ef23ae549b30ed2e54eab01
http://hdl.handle.net/10044/1/64858
http://hdl.handle.net/10044/1/64858
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.