Zobrazeno 1 - 10
of 137
pro vyhledávání: '"Zarecki P"'
Publikováno v:
COVID, Vol 4, Iss 7, Pp 1012-1025 (2024)
Vaccines decrease morbidity and mortality. Nevertheless, their benefits depend on public response. During COVID-19, vaccine hesitancy and refusal were rampant, threatening public health. A thorough understanding of opponents’ arguments is required
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/47612528b8c54b5eac58ff694bf5715b
Machine learning (ML) is revolutionizing the world, affecting almost every field of science and industry. Recent algorithms (in particular, deep networks) are increasingly data-hungry, requiring large datasets for training. Thus, the dominant paradig
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.07959
Recent advances in deep learning have transformed many fields by introducing generic embedding spaces, capable of achieving great predictive performance with minimal labeling effort. The geology field has not yet met such success. In this work, we in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.08870
Autor:
Tomer Bar-Noy, Ofer Limonad, Erika Gandelsman, Alon Shrim, Hila Sharabi, Raphy Zarecki, Mordechai Hallak, Ilan Bruchim
Publikováno v:
PLoS ONE, Vol 19, Iss 5, p e0303607 (2024)
BackgroundMisoprostol treatment for early pregnancy loss has varied success demonstrated in previous studies. Incorporating predictors in a single clinical scoring system would be highly beneficial in clinical practice.ObjectiveTo develop and evaluat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6378a183bf704f9da09d5daa6472da83
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zarecki, Jonathan, Markovitch, Shaul
Human labeling of data can be very time-consuming and expensive, yet, in many cases it is critical for the success of the learning process. In order to minimize human labeling efforts, we propose a novel active learning solution that does not rely on
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1805.04609
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:
Kusum Dhakar, Raphy Zarecki, Shlomit Medina, Hamam Ziadna, Karam Igbaria, Ran Lati, Zeev Ronen, Hanan Eizenberg, Shiri Freilich
Publikováno v:
mSystems, Vol 7, Iss 4 (2022)
ABSTRACT Extensive use of agrochemicals is emerging as a serious environmental issue coming at the cost of the pollution of soil and water resources. Bioremediation techniques such as biostimulation are promising strategies used to remove pollutants
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a1232e47672b445297eb154c17783734
Autor:
Shany Ofaim, Raphy Zarecki, Seema Porob, Daniella Gat, Tamar Lahav, Yechezkel Kashi, Radi Aly, Hanan Eizenberg, Zeev Ronen, Shiri Freilich
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 10, Iss 1, Pp 1-11 (2020)
Abstract Atrazine is an herbicide and a pollutant of great environmental concern that is naturally biodegraded by microbial communities. Paenarthrobacter aurescens TC1 is one of the most studied degraders of this herbicide. Here, we developed a genom
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f75aee03dcd141b4ba4b4e5abf9cf208