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Zhang, Sijia, Le Zhao, Chun-Hou Zheng et Junfeng Xia. « A feature-based approach to predict hot spots in protein–DNA binding interfaces ». Briefings in Bioinformatics 21, no 3 (8 avril 2019) : 1038–46. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbz037.
Texte intégralKenneth Morrow, John, et Shuxing Zhang. « Computational Prediction of Protein Hot Spot Residues ». Current Drug Metabolism 18, no 9 (1 mars 2012) : 1255–65. http://dx.doi.org/10.2174/138920012799362909.
Texte intégralKenneth Morrow, John, et Shuxing Zhang. « Computational Prediction of Protein Hot Spot Residues ». Current Pharmaceutical Design 18, no 9 (1 mars 2012) : 1255–65. http://dx.doi.org/10.2174/138161212799436412.
Texte intégralNair B.J, Bipin, et Lijo Joy. « A hybrid approach for hot spot prediction and deep representation of hematological protein – drug interactions ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 1.9 (1 mars 2018) : 145. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i1.9.9752.
Texte intégralTuncbag, N., O. Keskin et A. Gursoy. « HotPoint : hot spot prediction server for protein interfaces ». Nucleic Acids Research 38, Web Server (5 mai 2010) : W402—W406. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkq323.
Texte intégralLiu, Siyu, Chuyao Liu et Lei Deng. « Machine Learning Approaches for Protein–Protein Interaction Hot Spot Prediction : Progress and Comparative Assessment ». Molecules 23, no 10 (4 octobre 2018) : 2535. http://dx.doi.org/10.3390/molecules23102535.
Texte intégralRoll, Uri, Lewi Stone et Shai Meiri. « Hot-Spot Facts and Artifacts-Questioning Israel's Great Biodiversity ». Israel Journal of Ecology and Evolution 55, no 3 (6 mai 2009) : 263–79. http://dx.doi.org/10.1560/ijee.55.3.263.
Texte intégralWang, Ao, et Yimin Xuan. « Multiscale prediction of localized hot-spot phenomena in solar cells ». Renewable Energy 146 (février 2020) : 1292–300. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2019.07.073.
Texte intégralGrosdidier, Solene, et Juan Fernandez-Recio. « Protein-protein Docking and Hot-spot Prediction for Drug Discovery ». Current Pharmaceutical Design 18, no 30 (23 août 2012) : 4607–18. http://dx.doi.org/10.2174/138161212802651599.
Texte intégralZhang, Ming, et Wei Chen. « Hot Spot Data Prediction Model Based on Wavelet Neural Network ». Mathematical Problems in Engineering 2018 (30 octobre 2018) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2018/3719564.
Texte intégralRommel, D. P., D. Di Maio et T. Tinga. « Transformer hot spot temperature prediction based on basic operator information ». International Journal of Electrical Power & ; Energy Systems 124 (janvier 2021) : 106340. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.106340.
Texte intégralSkillen, Alex, Alistair Revell, Hector Iacovides et Wei Wu. « Numerical prediction of local hot-spot phenomena in transformer windings ». Applied Thermal Engineering 36 (avril 2012) : 96–105. http://dx.doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2011.11.054.
Texte intégralZhang, Yue, Lianfei Shan, Jianming Yu et Hongwei Lv. « Transformer winding hot spot temperature prediction based on ε -fuzzy tree ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 300 (9 août 2019) : 042034. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/300/4/042034.
Texte intégralDíaz-Valle, Armando, José Marcos Falcón-González et Mauricio Carrillo-Tripp. « Hot Spots and Their Contribution to the Self-Assembly of the Viral Capsid : In Silico Prediction and Analysis ». International Journal of Molecular Sciences 20, no 23 (27 novembre 2019) : 5966. http://dx.doi.org/10.3390/ijms20235966.
Texte intégralJin, Jae Sik, et Joon Sik Lee. « Electron–Phonon Interaction Model and Prediction of Thermal Energy Transport in SOI Transistor ». Journal of Nanoscience and Nanotechnology 7, no 11 (1 novembre 2007) : 4094–100. http://dx.doi.org/10.1166/jnn.2007.010.
Texte intégralJin, Jae Sik, et Joon Sik Lee. « Electron–Phonon Interaction Model and Prediction of Thermal Energy Transport in SOI Transistor ». Journal of Nanoscience and Nanotechnology 7, no 11 (1 novembre 2007) : 4094–100. http://dx.doi.org/10.1166/jnn.2007.18084.
Texte intégralHiga, Roberto Hiroshi, et Clésio Luis Tozzi. « Prediction of binding hot spot residues by using structural and evolutionary parameters ». Genetics and Molecular Biology 32, no 3 (2009) : 626–33. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-47572009000300029.
Texte intégralDeng, Lei, Yuanchao Sui et Jingpu Zhang. « XGBPRH : Prediction of Binding Hot Spots at Protein–RNA Interfaces Utilizing Extreme Gradient Boosting ». Genes 10, no 3 (21 mars 2019) : 242. http://dx.doi.org/10.3390/genes10030242.
Texte intégralChen, Peng, Jinyan Li, Limsoon Wong, Hiroyuki Kuwahara, Jianhua Z. Huang et Xin Gao. « Accurate prediction of hot spot residues through physicochemical characteristics of amino acid sequences ». Proteins : Structure, Function, and Bioinformatics 81, no 8 (23 juillet 2013) : 1351–62. http://dx.doi.org/10.1002/prot.24278.
Texte intégralShao, Yong-Bo, Zhi-Fu Du et Seng-Tjhen Lie. « Prediction of hot spot stress distribution for tubular K-joints under basic loadings ». Journal of Constructional Steel Research 65, no 10-11 (octobre 2009) : 2011–26. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcsr.2009.05.004.
Texte intégralChen, Zixi, Fuqiang Liu, Bin Li, Xiaoqing Peng, Lin Fan et Aijing Luo. « Prediction of hot spot areas of hemorrhagic fever with renal syndrome in Hunan Province based on an information quantity model and logistical regression model ». PLOS Neglected Tropical Diseases 14, no 12 (21 décembre 2020) : e0008939. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pntd.0008939.
Texte intégralDeng, Yongqing, Jiangjun Ruan, Yu Quan, Ruohan Gong, Daochun Huang, Cihan Duan et Yiming Xie. « A Method for Hot Spot Temperature Prediction of a 10 kV Oil-Immersed Transformer ». IEEE Access 7 (2019) : 107380–88. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2924709.
Texte intégralMohamadi, Bahaa, Timo Balz et Ali Younes. « Towards a PS-InSAR Based Prediction Model for Building Collapse : Spatiotemporal Patterns of Vertical Surface Motion in Collapsed Building Areas—Case Study of Alexandria, Egypt ». Remote Sensing 12, no 20 (12 octobre 2020) : 3307. http://dx.doi.org/10.3390/rs12203307.
Texte intégralKim, Jeong Guk, Byeong Choon Goo, Sung Cheol Yoon et Sung Tae Kwon. « Thermographic Investigation of Hot Spots in Railway Brake Discs ». Key Engineering Materials 385-387 (juillet 2008) : 669–72. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.385-387.669.
Texte intégralZhao, Yueyao, Jiawei Zhang et Haojie Li. « Deformation prediction analysis of vertical displacement of deep foundation pit based on LIBSVM ». E3S Web of Conferences 206 (2020) : 01021. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202020601021.
Texte intégralXu, Yan, Kai Zhang, Hong Liang Zheng, Yu Cheng Sun et Xue Lei Tian. « An Improved Geometric Model to Predict Hot Spots of Castings ». Materials Science Forum 689 (juin 2011) : 29–32. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/msf.689.29.
Texte intégralZhang, Yiyi, Xingxiao Wei, Xianhao Fan, Ke Wang, Ran Zhuo, Wei Zhang, Shuo Liang, Jian Hao et Jiefeng Liu. « A Prediction Model of Hot Spot Temperature for Split-Windings Traction Transformer Considering the Load Characteristics ». IEEE Access 9 (2021) : 22605–15. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3056529.
Texte intégralShabarek, Abdullah, Steven Chien et Soubhi Hadri. « Deep Learning Framework for Freeway Speed Prediction in Adverse Weather ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2674, no 10 (27 août 2020) : 28–41. http://dx.doi.org/10.1177/0361198120947421.
Texte intégralXia, Linyuan, Qiumei Huang et Dongjin Wu. « Decision Tree-Based Contextual Location Prediction from Mobile Device Logs ». Mobile Information Systems 2018 (2018) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1852861.
Texte intégralPruncu, C. I., Z. Azari, C. Casavola et C. Pappalettere. « Characterization and Prediction of Cracks in Coated Materials : Direction and Length of Crack Propagation in Bimaterials ». International Scholarly Research Notices 2015 (31 janvier 2015) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2015/594147.
Texte intégralFreitas e Silva, Kleber Santiago, Raisa Melo Lima, Patrícia de Sousa Lima, Lilian Cristiane Baeza, Roosevelt Alves da Silva, Célia Maria de Almeida Soares et Maristela Pereira. « Interaction of Isocitrate Lyase with Proteins Involved in the Energetic Metabolism in Paracoccidioides lutzii ». Journal of Fungi 6, no 4 (23 novembre 2020) : 309. http://dx.doi.org/10.3390/jof6040309.
Texte intégralMatijosaitiene, Irina, Peng Zhao, Sylvain Jaume et Joseph Gilkey Jr. « Prediction of Hourly Effect of Land Use on Crime ». ISPRS International Journal of Geo-Information 8, no 1 (31 décembre 2018) : 16. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi8010016.
Texte intégralKim, Sung-Min, Yosoon Choi et Hyeong-Dong Park. « New Outlier Top-Cut Method for Mineral Resource Estimation via 3D Hot Spot Analysis of Borehole Data ». Minerals 8, no 8 (11 août 2018) : 348. http://dx.doi.org/10.3390/min8080348.
Texte intégralKunicki, Borucki, Cichoń et Frymus. « Modeling of the Winding Hot-Spot Temperature in Power Transformers : Case Study of the Low-Loaded Fleet ». Energies 12, no 18 (17 septembre 2019) : 3561. http://dx.doi.org/10.3390/en12183561.
Texte intégralGuan, Mingxiang, Le Wang et Liming Chen. « Channel allocation for hot spot areas in HAPS communication based on the prediction of mobile user characteristics ». Intelligent Automation & ; Soft Computing 22, no 4 (7 avril 2016) : 613–20. http://dx.doi.org/10.1080/10798587.2016.1152771.
Texte intégralZhu, Xiaolei, et Julie C. Mitchell. « KFC2 : A knowledge-based hot spot prediction method based on interface solvation, atomic density, and plasticity features ». Proteins : Structure, Function, and Bioinformatics 79, no 9 (6 juillet 2011) : 2671–83. http://dx.doi.org/10.1002/prot.23094.
Texte intégralAraújo, J. A., L. Susmel, D. Taylor, J. C. T. Ferro et J. L. A. Ferreira. « On the prediction of high-cycle fretting fatigue strength : Theory of critical distances vs. hot-spot approach ». Engineering Fracture Mechanics 75, no 7 (mai 2008) : 1763–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.engfracmech.2007.03.026.
Texte intégralSun, Yuanyuan, Gongde Xu, Na Li, Kejun Li, Yongliang Liang, Hui Zhong, Lina Zhang et Ping Liu. « Hotspot Temperature Prediction of Dry-Type Transformers Based on Particle Filter Optimization with Support Vector Regression ». Symmetry 13, no 8 (22 juillet 2021) : 1320. http://dx.doi.org/10.3390/sym13081320.
Texte intégralSHI, GUANGLIN, LIN ZHU et DONGBIN WEI. « A NEW PREDICTION APPROACH FOR THE STRUCTURAL FATIGUE LIFE BASED ON MULTI-FACTOR CORRECTION ». Surface Review and Letters 25, no 05 (juillet 2018) : 1850095. http://dx.doi.org/10.1142/s0218625x18500956.
Texte intégralMo, Shu Min, Ke Feng Zeng et Chao Liu. « Early Warning Mechanism of Huangshan World Geopark to Divert Passenger Traffic ». Advanced Materials Research 1030-1032 (septembre 2014) : 2014–18. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1030-1032.2014.
Texte intégralSRINIVASAN, M., et A. KRISHNAN. « ASSESSING THE RELIABILITY OF TRANSFORMER TOP OIL TEMPERATURE MODEL ». International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 19, no 05 (octobre 2012) : 1250024. http://dx.doi.org/10.1142/s0218539312500246.
Texte intégralRuzicka, Filip, et Tim Connallon. « Is the X chromosome a hot spot for sexually antagonistic polymorphisms ? Biases in current empirical tests of classical theory ». Proceedings of the Royal Society B : Biological Sciences 287, no 1937 (21 octobre 2020) : 20201869. http://dx.doi.org/10.1098/rspb.2020.1869.
Texte intégralMatijosaitiene, Irina, Anthony McDowald et Vishal Juneja. « Predicting Safe Parking Spaces : A Machine Learning Approach to Geospatial Urban and Crime Data ». Sustainability 11, no 10 (19 mai 2019) : 2848. http://dx.doi.org/10.3390/su11102848.
Texte intégralLu, Jian Hui, Meng Bing Wei et Kai Yuan Zheng. « Multiaxial Fatigue Life Prediction of the CII Platform Leg Based on Critical Plane Energy Method ». Applied Mechanics and Materials 624 (août 2014) : 255–61. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.624.255.
Texte intégralFeuerstein, Stefanie, et Kerstin Schepanski. « Identification of Dust Sources in a Saharan Dust Hot-Spot and Their Implementation in a Dust-Emission Model ». Remote Sensing 11, no 1 (20 décembre 2018) : 4. http://dx.doi.org/10.3390/rs11010004.
Texte intégralOrozco, G. A., J. R. Gomez, O. F. Sanchez, I. D. Gil et A. Duran. « Effect of kinetic models on hot spot temperature prediction for phthalic anhydride production in a multitubular packed bed reactor ». Canadian Journal of Chemical Engineering 88, no 2 (avril 2010) : 224–31. http://dx.doi.org/10.1002/cjce.20276.
Texte intégralSchlee, Sandra, Kristina Straub, Thomas Schwab, Thomas Kinateder, Rainer Merkl et Reinhard Sterner. « Prediction of quaternary structure by analysis of hot spot residues in protein‐protein interfaces : the case of anthranilate phosphoribosyltransferases ». Proteins : Structure, Function, and Bioinformatics 87, no 10 (10 juin 2019) : 815–25. http://dx.doi.org/10.1002/prot.25744.
Texte intégralChen, Ya Bo, Yue Sun, Xu Ri Sun, Ge Hao Sheng et Xiu Chen Jiang. « Real-Time Temperature On-Line Monitoring and Analysis System for Transformers ». Applied Mechanics and Materials 521 (février 2014) : 409–13. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.521.409.
Texte intégralDing, Guangyu, et Liangxi Qin. « Study on the prediction of stock price based on the associated network model of LSTM ». International Journal of Machine Learning and Cybernetics 11, no 6 (30 novembre 2019) : 1307–17. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-019-01041-1.
Texte intégralShi, H. L., et G. W. Lan. « A GREY MODEL FOR SHORT-TERM PREDICTION OF THE IONOSPHERIC TEC ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-3/W10 (8 février 2020) : 1161–67. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-3-w10-1161-2020.
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