Toward big data in QSAR/QSPR
| Autor: | Arthur F. Duprat, Gérard Dreyfus, J. L. Ploix, Fabienne Dioury |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire Signaux, Modèles et Apprentissage Statistique (SIGMA), Ecole Superieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris (ESPCI Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Chimie moléculaire, génie des procédés chimiques et énergétiques (CMGPCE), Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM) |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: |
Quantitative structure–activity relationship
business.industry Computer science Big data 0102 computer and information sciences Machine learning computer.software_genre 01 natural sciences 030218 nuclear medicine & medical imaging 03 medical and health sciences 0302 clinical medicine 010201 computation theory & mathematics Data mining Artificial intelligence business computer ComputingMilieux_MISCELLANEOUS [CHIM.CHEM]Chemical Sciences/Cheminformatics |
| Zdroj: | MLSP 2014 IEEE 24th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP) 2014 IEEE 24th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), Sep 2014, Reims, France. pp.1-6, ⟨10.1109/MLSP.2014.6958884⟩ |
| DOI: | 10.1109/mlsp.2014.6958884 |
| Popis: | International audience |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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