Application of Machine Learning for Drug–Target Interaction Prediction
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
application of upfc based on svpwm for power quality improvement
در سالهای اخیر،اختلالات کیفیت توان مهمترین موضوع می باشد که محققان زیادی را برای پیدا کردن راه حلی برای حل آن علاقه مند ساخته است.امروزه کیفیت توان در سیستم قدرت برای مراکز صنعتی،تجاری وکاربردهای بیمارستانی مسئله مهمی می باشد.مشکل ولتاژمثل شرایط افت ولتاژواضافه جریان ناشی از اتصال کوتاه مدار یا وقوع خطا در سیستم بیشتر مورد توجه می باشد. برای مطالعه افت ولتاژ واضافه جریان،محققان زیادی کار کرده ...
15 صفحه اولan application of fuzzy logic for car insurance underwriting
در ایران بیمه خودرو سهم بزرگی در صنعت بیمه دارد. تعیین حق بیمه مناسب و عادلانه نیازمند طبقه بندی خریداران بیمه نامه براساس خطرات احتمالی آنها است. عوامل ریسکی فراوانی می تواند بر این قیمت گذاری تاثیر بگذارد. طبقه بندی و تعیین میزان تاثیر گذاری هر عامل ریسکی بر قیمت گذاری بیمه خودرو پیچیدگی خاصی دارد. در این پایان نامه سعی در ارائه راهی جدید برای طبقه بندی عوامل ریسکی با استفاده از اصول و روش ها...
Machine Learning for Traffic Prediction
Using machine learning for predicting traffic is described in the context of a competition organized using the TunedIT platform. A heuristic is proposed for reconstructing the route of a car in a street graph from a temporal stream of its coordinates. A resilient propagation neural network for approximating the average velocity on a given street from irregular time series of instantaneous veloc...
متن کاملApplication of Machine-Learning Based Prediction Techniques in Wireless Networks
Wireless networks are key enablers of ubiquitous communication. With the evolution of networking technologies and the need for these to inter-operate and dynamically adapt to user requirements, intelligent networks are the need of the hour. Use of machine learning techniques allows these networks to adapt to changing environments and enables them to make decisions while continuing to learn abou...
متن کاملTransparent Machine Learning Algorithm Offers Useful Prediction Method for Natural Gas Density
Machine-learning algorithms aid predictions for complex systems with multiple influencing variables. However, many neural-network related algorithms behave as black boxes in terms of revealing how the prediction of each data record is performed. This drawback limits their ability to provide detailed insights concerning the workings of the underlying system, or to relate predictions to specific ...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Frontiers in Genetics
سال: 2021
ISSN: 1664-8021
DOI: 10.3389/fgene.2021.680117