Zobrazeno 1 - 10
of 278
pro vyhledávání: '"Tama, Florence"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Miyashita, Osamu, Tama, Florence
Publikováno v:
In Current Opinion in Structural Biology October 2023 82
Autor:
Miller, Simon, Srivastava, Ashutosh, Nagai, Yoshiko, Aikawa, Yoshiki, Tama, Florence, Hirota, Tsuyoshi
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2021 Jun . 118(26), 1-11.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27040779
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:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2003 Aug 01. 100(16), 9319-9323.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3144207
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.
Autor:
Olaya, Paula, Caino-Lores, Silvina, Lama, Vanessa, Patel, Ria, Keller Rorabaugh, Ariel, Miyashita, Osamu, Tama, Florence, Taufer, Michela
Capturing structural information of a biological molecule is crucial to determine its function and understand its mechanics. X-ray Free Electron Lasers (XFEL) are an experimental method used to create diffraction patterns (images) that can reveal str
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bc320d40081022e4b0ed6bf442f90f94
Autor:
Patel, Ria, Keller Rorabaugh, Ariel, Olaya, Paula, Caino-Lores, Silvina, Channing, Georgia, Schuman, Catherine, Miyashita, Osamu, Tama, Florence, Taufer, Michela
Neural networks (NNs) are increasingly utilized in high-throughput scientific workflows. In this context, NN efficiency is essential for successful workflow management. We use a multi-objective Neural Architecture Search (NAS), NSGA-Net, to search fo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::209751232c0ac91dcef3c7052660c91b