Zobrazeno 1 - 10
of 121
pro vyhledávání: '"public-private data sharing"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Lazarotto, Barbara
Publikováno v:
18th International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI2022)
In recent years, there has been a rise in the idea that more data might be the solution for a more objective and effective public sector, based on it, cities have become "smart" increasing dramatically the control, classification, and prediction of c
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a820e94fccd147a370fb51c0e395e63d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Drummond, Christina
Presentation slides for talk given at the Best Practices Exchange 2021 Conference.
This work was made possible through grant funding provided via the "Developing a Data Trust for Open Access Ebook Usage" project funded by The Andrew W. Mellon Fo
This work was made possible through grant funding provided via the "Developing a Data Trust for Open Access Ebook Usage" project funded by The Andrew W. Mellon Fo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1f7a25f83b14df1e1819292b7b5d6439
Publikováno v:
Journal of Cheminformatics, Vol 11, Iss 1, Pp 1-13 (2019)
Abstract In this paper, we explore the impact of combining different in silico prediction approaches and data sources on the predictive performance of the resulting system. We use inhibition of the hERG ion channel target as the endpoint for this stu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4898d22f8b0b40dab92106c115aeb952
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Data, Vol 7, Iss 2, p 20 (2022)
Research and development are facilitated by sharing knowledge bases, and the innovation process benefits from collaborative efforts that involve the collective utilization of data. Until now, most companies and organizations have produced and collect
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/47a8baf9a6014e3ea269cb121187aba2
Publikováno v:
Journal of Cheminformatics, Vol 11, Iss 1, Pp 1-13 (2019)
Journal of Cheminformatics
Journal of Cheminformatics
In this paper, we explore the impact of combining different in silico prediction approaches and data sources on the predictive performance of the resulting system. We use inhibition of the hERG ion channel target as the endpoint for this study as it
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5133950b1a593067e9b70cb1ff111b86
http://link.springer.com/article/10.1186/s13321-019-0334-y
http://link.springer.com/article/10.1186/s13321-019-0334-y
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:
Data
Data; Volume 7; Issue 2; Pages: 20
Data; Volume 7; Issue 2; Pages: 20
Research and development are facilitated by sharing knowledge bases, and the innovation process benefits from collaborative efforts that involve the collective utilization of data. Until now, most companies and organizations have produced and collect
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::326221ac97ce55b774e2e49c9268b184
https://doi.org/10.3390/data7020020
https://doi.org/10.3390/data7020020