بدائل البحث:
estimation algorithm » optimization algorithms (توسيع البحث), maximization algorithm (توسيع البحث), detection algorithm (توسيع البحث)
codon optimization » wolf optimization (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
data pose » data posted (توسيع البحث), data phase (توسيع البحث), data base (توسيع البحث)
top codon » stop codon (توسيع البحث), top color (توسيع البحث)
يعرض 1 - 3 نتائج من 3 نتيجة بحث عن '(( binary data pose estimation algorithm ) OR ( binary top codon optimization algorithm ))*', وقت الاستعلام: 0.52s تنقيح النتائج
  1. 1
    Experimental setup and trajectory estimation methodology.

    Experimental setup and trajectory estimation methodology. حسب Nouman Javed (16624785)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 2
    ROC curves of our out-of-class algorithm (blue) and a threshold decision boundary (red) representing the true positive rates (TPR) compared to the false positive rates (FPR) for test data classification results across all folds.

    ROC curves of our out-of-class algorithm (blue) and a threshold decision boundary (red) representing the true positive rates (TPR) compared to the false positive rates (FPR) for te... حسب G. Christopher Marais (21492084)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    GridScopeRodents: High-Resolution Global Typical Rodents Distribution Projections from 2021 to 2100 under Diverse SSP-RCP Scenarios

    GridScopeRodents: High-Resolution Global Typical Rodents Distribution Projections from 2021 to 2100 under Diverse SSP-RCP Scenarios حسب Yang Lan (20927512)

    منشور في 2025
    "…Here, we present GridScopeRodents, a high-resolution global dataset projecting the distribution of 10 rodent genera from 2021 to 2100 under four CMIP6-based Shared Socioeconomic Pathway–Representative Concentration Pathway (SSP–RCP) scenario combinations. Using occurrence data and environmental variable, we employ the Maximum Entropy (MaxEnt) algorithm within the species distribution modeling (SDM) framework to estimate occurrence probability at a spatial resolution of 1/12° (~10 km). …"
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: