Добірка наукової літератури з теми "Pattern expressions"
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Статті в журналах з теми "Pattern expressions"
Câmpeanu, Cezar, and Sheng Yu. "Pattern expressions and pattern automata." Information Processing Letters 92, no. 6 (December 2004): 267–74. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipl.2004.09.007.
Повний текст джерелаSakaba, Hiroko, and Takeshi Okada. "Usage Patterns and Meanings of High-Frequency English Verbs: A Multi-Word Expression Approach to Japanese High School EFL Textbook Analysis." International Journal of Applied Linguistics and English Literature 10, no. 4 (July 31, 2021): 116. http://dx.doi.org/10.7575/aiac.ijalel.v.10n.4p.116.
Повний текст джерелаPan, Xiaoyi, Boyu Chen, Heng Weng, Yongyi Gong, and Yingying Qu. "Temporal Expression Classification and Normalization From Chinese Narrative Clinical Texts: Pattern Learning Approach." JMIR Medical Informatics 8, no. 7 (July 27, 2020): e17652. http://dx.doi.org/10.2196/17652.
Повний текст джерелаDing, Wentao, Guanji Gao, Linfeng Shi, and Yuzhong Qu. "A Pattern-Based Approach to Recognizing Time Expressions." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (July 17, 2019): 6335–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33016335.
Повний текст джерелаPEYTON JONES, SIMON. "3 Expressions." Journal of Functional Programming 13, no. 1 (January 2003): 17–38. http://dx.doi.org/10.1017/s0956796803000510.
Повний текст джерела강현화. "A study on correlation between pattern expressions and Regret expressions." Bilingual Research ll, no. 38 (October 2008): 43–68. http://dx.doi.org/10.17296/korbil.2008..38.43.
Повний текст джерелаVolynets, Sofia, Dmitry Smirnov, Heini Saarimäki, and Lauri Nummenmaa. "Statistical pattern recognition reveals shared neural signatures for displaying and recognizing specific facial expressions." Social Cognitive and Affective Neuroscience 15, no. 8 (August 2020): 803–13. http://dx.doi.org/10.1093/scan/nsaa110.
Повний текст джерелаJamal, Danial. "أسلوب النداء وتعليلاته النحوية". 'Arabiyya: Jurnal Studi Bahasa Arab 9, № 1 (29 червня 2020): 15. http://dx.doi.org/10.47498/arabiyya.v9i1.344.
Повний текст джерелаZheng, Wei Hao, Wei Wang, and Yi De Ma. "Facial Expression Recognition Based on the Texture Features of Global Principal Component and Local Boundary." Applied Mechanics and Materials 548-549 (April 2014): 1110–17. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.548-549.1110.
Повний текст джерелаSun, Cheuk-Kwan, Yen-Yi Zhen, Hung-I. Lu, Pei-Hsun Sung, Li-Teh Chang, Tzu-Hsien Tsai, Jiunn-Jye Sheu, et al. "Reducing TRPC1 Expression through Liposome-Mediated siRNA Delivery Markedly Attenuates Hypoxia-Induced Pulmonary Arterial Hypertension in a Murine Model." Stem Cells International 2014 (2014): 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2014/316214.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Pattern expressions"
Porcher, Mathieu. "CAMOLUTION : Contemporary surface pattern expressions in textile design." Thesis, Högskolan i Borås, Akademin för textil, teknik och ekonomi, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hb:diva-13028.
Повний текст джерелаUlus, Dogan. "Pattern Matching with Time : Theory and Applications." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM003/document.
Повний текст джерелаDynamical systems exhibit temporal behaviors that can be expressed in various sequential forms such as signals, waveforms, time series, and event sequences. Detecting patterns over such temporal behaviors is a fundamental task for understanding and assessing these systems. Since many system behaviors involve certain timing characteristics, the need to specify and detect patterns of behaviors that involves timing requirements, called timed patterns, is evident. However, this is a non-trivial task due to a number of reasons including the concurrency of subsystems and density of time.The key contribution of this thesis is in introducing and developing emph{timed pattern matching}, that is, the act of identifying segments of a given behavior that satisfy a timed pattern. We propose timed regular expressions (TREs) and metric compass logic (MCL) as timed pattern specification languages. We first develop a novel framework that abstracts the computation of time-related aspects called the algebra of timed relations. Then we provide offline matching algorithms for TRE and MCL over discrete-valued dense-time behaviors using this framework and study some practical extensions.It is necessary for some application areas such as reactive control that pattern matching needs to be performed during the actual execution of the system. For that, we provide an online matching algorithm for TREs based on the classical technique of derivatives of regular expressions. We believe the underlying technique that combines derivatives and timed relations constitutes another major conceptual contribution for timed systems research.Furthermore, we present an open-source tool Montre that implements our ideas and algorithms. We explore diverse applications of timed pattern matching over several case studies using Montre. Finally we discuss future directions and several open questions emerged as a result of this thesis
Hansson, Malin. "Expanding textural expressions of synthetic non-woven." Thesis, Högskolan i Borås, Akademin för textil, teknik och ekonomi, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hb:diva-23898.
Повний текст джерелаMeier, Florian. ""beau platt“ : Contemporary Fashion Practice in the field of concrete and virtual visualizations of flat expressions." Thesis, Högskolan i Borås, Akademin för textil, teknik och ekonomi, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hb:diva-13023.
Повний текст джерелаKholgade, Natasha Prashant. "Recognition of human activities and expressions in video sequences using shape context descriptor /." Online version of thesis, 2009. http://hdl.handle.net/1850/10743.
Повний текст джерелаSiau, Nor Zainah. "A teachable semi-automatic web information extraction system based on evolved regular expression patterns." Thesis, Loughborough University, 2014. https://dspace.lboro.ac.uk/2134/14687.
Повний текст джерелаKošař, Vlastimil. "Implementace jednotky pro vyhledávání vzorů v FPGA." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2010. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-237092.
Повний текст джерелаÁlvaro, Muñoz Francisco. "Mathematical Expression Recognition based on Probabilistic Grammars." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2015. http://hdl.handle.net/10251/51665.
Повний текст джерела[ES] La notación matemática es bien conocida y se utiliza en todo el mundo. La humanidad ha evolucionado desde simples métodos para representar cuentas hasta la notación formal actual capaz de modelar problemas complejos. Además, las expresiones matemáticas constituyen un idioma universal en el mundo científico, y se han creado muchos recursos que contienen matemáticas durante las últimas décadas. Sin embargo, para acceder de forma eficiente a toda esa información, los documentos científicos han de ser digitalizados o producidos directamente en formatos electrónicos. Aunque la mayoría de personas es capaz de entender y producir información matemática, introducir expresiones matemáticas en dispositivos electrónicos requiere aprender notaciones especiales o usar editores. El reconocimiento automático de expresiones matemáticas tiene como objetivo llenar ese espacio existente entre el conocimiento de una persona y la entrada que aceptan los ordenadores. De este modo, documentos impresos que contienen fórmulas podrían digitalizarse automáticamente, y la escritura se podría utilizar para introducir directamente notación matemática en dispositivos electrónicos. Esta tesis está centrada en desarrollar un método para reconocer expresiones matemáticas. En este documento proponemos un método para reconocer cualquier tipo de fórmula (impresa o manuscrita) basado en gramáticas probabilísticas. Para ello, desarrollamos el marco estadístico formal que deriva varias distribuciones de probabilidad. A lo largo del documento, abordamos la definición y estimación de todas estas fuentes de información probabilística. Finalmente, definimos el algoritmo que, dada cierta entrada, calcula globalmente la expresión matemática más probable de acuerdo al marco estadístico. Un aspecto importante de este trabajo es proporcionar una evaluación objetiva de los resultados y presentarlos usando datos públicos y medidas estándar. Por ello, estudiamos los problemas de la evaluación automática en este campo y buscamos las mejores soluciones. Asimismo, presentamos diversos experimentos usando bases de datos públicas y hemos participado en varias competiciones internacionales. Además, hemos publicado como código abierto la mayoría del software desarrollado en esta tesis. También hemos explorado algunas de las aplicaciones del reconocimiento de expresiones matemáticas. Además de las aplicaciones directas de transcripción y digitalización, presentamos dos propuestas importantes. En primer lugar, desarrollamos mucaptcha, un método para discriminar entre humanos y ordenadores mediante la escritura de expresiones matemáticas, el cual representa una novedosa aplicación del reconocimiento de fórmulas. En segundo lugar, abordamos el problema de detectar y segmentar la estructura de documentos utilizando el marco estadístico formal desarrollado en esta tesis, dado que ambos son problemas bidimensionales que pueden modelarse con gramáticas probabilísticas. El método desarrollado en esta tesis para reconocer expresiones matemáticas ha obtenido buenos resultados a diferentes niveles. Este trabajo ha producido varias publicaciones en conferencias internacionales y revistas, y ha sido premiado en competiciones internacionales.
[CAT] La notació matemàtica és ben coneguda i s'utilitza a tot el món. La humanitat ha evolucionat des de simples mètodes per representar comptes fins a la notació formal actual capaç de modelar problemes complexos. A més, les expressions matemàtiques constitueixen un idioma universal al món científic, i s'han creat molts recursos que contenen matemàtiques durant les últimes dècades. No obstant això, per accedir de forma eficient a tota aquesta informació, els documents científics han de ser digitalitzats o produïts directament en formats electrònics. Encara que la majoria de persones és capaç d'entendre i produir informació matemàtica, introduir expressions matemàtiques en dispositius electrònics requereix aprendre notacions especials o usar editors. El reconeixement automàtic d'expressions matemàtiques té per objectiu omplir aquest espai existent entre el coneixement d'una persona i l'entrada que accepten els ordinadors. D'aquesta manera, documents impresos que contenen fórmules podrien digitalitzar-se automàticament, i l'escriptura es podria utilitzar per introduir directament notació matemàtica en dispositius electrònics. Aquesta tesi està centrada en desenvolupar un mètode per reconèixer expressions matemàtiques. En aquest document proposem un mètode per reconèixer qualsevol tipus de fórmula (impresa o manuscrita) basat en gramàtiques probabilístiques. Amb aquesta finalitat, desenvolupem el marc estadístic formal que deriva diverses distribucions de probabilitat. Al llarg del document, abordem la definició i estimació de totes aquestes fonts d'informació probabilística. Finalment, definim l'algorisme que, donada certa entrada, calcula globalment l'expressió matemàtica més probable d'acord al marc estadístic. Un aspecte important d'aquest treball és proporcionar una avaluació objectiva dels resultats i presentar-los usant dades públiques i mesures estàndard. Per això, estudiem els problemes de l'avaluació automàtica en aquest camp i busquem les millors solucions. Així mateix, presentem diversos experiments usant bases de dades públiques i hem participat en diverses competicions internacionals. A més, hem publicat com a codi obert la majoria del software desenvolupat en aquesta tesi. També hem explorat algunes de les aplicacions del reconeixement d'expressions matemàtiques. A més de les aplicacions directes de transcripció i digitalització, presentem dues propostes importants. En primer lloc, desenvolupem mucaptcha, un mètode per discriminar entre humans i ordinadors mitjançant l'escriptura d'expressions matemàtiques, el qual representa una nova aplicació del reconeixement de fórmules. En segon lloc, abordem el problema de detectar i segmentar l'estructura de documents utilitzant el marc estadístic formal desenvolupat en aquesta tesi, donat que ambdós són problemes bidimensionals que poden modelar-se amb gramàtiques probabilístiques. El mètode desenvolupat en aquesta tesi per reconèixer expressions matemàtiques ha obtingut bons resultats a diferents nivells. Aquest treball ha produït diverses publicacions en conferències internacionals i revistes, i ha sigut premiat en competicions internacionals.
Álvaro Muñoz, F. (2015). Mathematical Expression Recognition based on Probabilistic Grammars [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/51665
TESIS
Freitas, Fernando de Almeida. "Reconhecimento automático de expressões faciais gramaticais na língua brasileira de sinais." Universidade de São Paulo, 2015. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-10072015-100311/.
Повний текст джерелаThe facial expression recognition has attracted most of the researchers attention over the last years, because of that it can be very useful in many applications. The Sign Language is a spatio-visual language and it does not have the speech intonation support, so Facial Expression gain relative importance to convey grammatical information in a signed sentence and they contributed to morphological and/or syntactic level to a Sign Language. Those expressions are called Grammatical Facial Expression and they cooperate to solve the ambiguity between signs and give meaning to sentences. Thus, this research project aims to develop models that make possible to recognize automatically Grammatical Facial Expressions from Brazilian Sign Language (Libras)
Voth, Stephanie. "MICROBIAL DNA RECEPTOR EXPRESSION IN CHRONIC PERIODONTITIS." VCU Scholars Compass, 2013. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/3129.
Повний текст джерелаКниги з теми "Pattern expressions"
Morgan, Fran. Simple expression quilts. Paducah: American Quilter's Society, 2012.
Знайти повний текст джерела1958-, Kimura Ren, ed. Genetic inheritance patterns. New York: Nova Science Publishers, 2008.
Знайти повний текст джерелаTheresa, Capuana, and Donnally Helen, eds. Expressions of love: Woman's day prizewinning cross-stitch samplers. New York: Sedgewood Press, 1989.
Знайти повний текст джерелаCarter, Sandra E., and Vaughan T. Bailey. Facial expressions: Dynamic patterns, impairments and social perceptions. Hauppauge, N.Y: Nova Science Publisher's, 2012.
Знайти повний текст джерелаJohn, Mason. Expressing generality. Milton Keynes: Centre for Mathematics Education, Open University, 1988.
Знайти повний текст джерелаExpression patterns of matrix genes during human skeletal development. Stuttgart: Gustav Fischer, 1994.
Знайти повний текст джерелаYoshida, Etsuko. Referring expressions in English and Japanese: Patterns of use in dialogue processing. Amsterdam: John Benjamins Pub. Co., 2011.
Знайти повний текст джерелаGrubbs, Daisy. The art and craft of quilting: A beginner's guide to patchwork design, color, and expression. New York: Watson-Guptill Publications, 1995.
Знайти повний текст джерелаTomomatsu, Etsuko. 200 essential Japanese expressions: A guide to correct usage of key sentence patterns. Tokyo: ALC Press, 2000.
Знайти повний текст джерелаRoss, Kathryn Anne. Snare specific antibodies reveal distinct patterns of snare expression in the mammalian brain. Ottawa: National Library of Canada, 1998.
Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Pattern expressions"
Paulus, Dietrich W. R., and Joachim Hornegger. "Expressions, Statements, Functions." In Pattern Recognition and Image Processing in C++, 42–57. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-87867-0_4.
Повний текст джерелаKozen, Dexter C. "Pattern Matching and Regular Expressions." In Automata and Computability, 44–48. New York, NY: Springer New York, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1844-9_8.
Повний текст джерелаChang, Chia-Hsiang, and Robert Paige. "From regular expressions to DFA's using compressed NFA's." In Combinatorial Pattern Matching, 90–110. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-56024-6_8.
Повний текст джерелаChan, Kam-Fai, and Dit-Yan Yeung. "Towards efficient structural analysis of mathematical expressions." In Advances in Pattern Recognition, 437–44. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0033264.
Повний текст джерелаBourbakis, N., and P. Kakumanu. "Skin-based Face Detection-Extraction and Recognition of Facial Expressions." In Applied Pattern Recognition, 3–27. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-76831-9_1.
Повний текст джерелаIlie, Lucian, and Sheng Yu. "Constructing NFAs by Optimal Use of Positions in Regular Expressions." In Combinatorial Pattern Matching, 279–88. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45452-7_23.
Повний текст джерелаHammal, Z., A. Caplier, and M. Rombaut. "Belief Theory Applied to Facial Expressions Classification." In Pattern Recognition and Image Analysis, 183–91. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11552499_21.
Повний текст джерелаFerreira, Margarida, Miguel Terra-Neves, Miguel Ventura, Inês Lynce, and Ruben Martins. "FOREST: An Interactive Multi-tree Synthesizer for Regular Expressions." In Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 152–69. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72016-2_9.
Повний текст джерелаWang, Xin, Yang Wang, Yang Xu, Ji Zhang, and Xueyan Zhong. "Extending Graph Pattern Matching with Regular Expressions." In Lecture Notes in Computer Science, 111–29. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-59051-2_8.
Повний текст джерелаBrāzma, Alvis. "Learning of regular expressions by pattern matching." In Lecture Notes in Computer Science, 392–403. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-59119-2_194.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Pattern expressions"
Skelley, J., R. Fischer, A. Sarma, and B. Heisele. "Recognizing Expressions in a New Database Containing Played and Natural Expressions." In 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06). IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2006.975.
Повний текст джерелаCastagnoli, Sara. "Extracting MWEs from Italian corpora: A case study for refining the POS-pattern methodology." In Proceedings of the 10th Workshop on Multiword Expressions (MWE). Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2014. http://dx.doi.org/10.3115/v1/w14-0809.
Повний текст джерелаLuo, Ruotian, and Gregory Shakhnarovich. "Comprehension-Guided Referring Expressions." In 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2017.333.
Повний текст джерелаTilevich, Eli, and Myoungkyu Song. "Reusable enterprise metadata with pattern-based structural expressions." In the Eighth International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2010. http://dx.doi.org/10.1145/1739230.1739234.
Повний текст джерелаAhmed, Washef, Soma Mitra, Kunal Chanda, and Debasis Mazumdar. "Assisting the autistic with improved facial expression recognition from mixed expressions." In 2013 Fourth National Conference on Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing and Graphics (NCVPRIPG). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/ncvpripg.2013.6776229.
Повний текст джерелаCotogni, Marco, Claudio Cusano, and Antonino Nocera. "Recursive Recognition of Offline Handwritten Mathematical Expressions." In 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icpr48806.2021.9413076.
Повний текст джерелаKanaujia, A., and D. Metaxas. "Recognizing Facial Expressions by Tracking Feature Shapes." In 18th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'06). IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2006.976.
Повний текст джерелаYang, Peng, Qingshan Liu, and Dimitris N. Metaxas. "Exploring facial expressions with compositional features." In 2010 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2010.5539978.
Повний текст джерелаFan, Wenfei, Jianzhong Li, Shuai Ma, Nan Tang, and Yinghui Wu. "Adding regular expressions to graph reachability and pattern queries." In 2011 IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icde.2011.5767858.
Повний текст джерелаRamirez Rivera, Adin, Jorge A. Rojas Castillo, and Oksam Chae. "Recognition of face expressions using Local Principal Texture Pattern." In 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2012). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2012.6467433.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Pattern expressions"
O'Connell, Peter. Can Gene Expression Pattern Analysis Predict Recurrence in Node-Negative Breast Cancer. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, December 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada427708.
Повний текст джерелаImmaneni, Anand, and Peter O'Connell. Can Gene Expression Pattern Analysis Predict Recurrence in Node-Negative Breast Cancer. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada417924.
Повний текст джерелаO'Malley, Karen L. Fundamental Patterns Underlying Neurotoxicity Revealed by DNA Microarray Expression Profiling. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada409422.
Повний текст джерелаO'Malley, Karen L. Fundamental Patterns Underlying Neurotoxicity Revealed by DNA Microarray Expression Profiling. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada429295.
Повний текст джерелаBrufsky, Adam M. Determination of a Unique Pattern of Gene Expression in Node Positive Breast Cancer Using Serial Analysis of Gene Expression (SAGE). Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, June 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada417855.
Повний текст джерелаBrufsky, Adam M. Determination of a Unique Pattern of Gene Expression in Node Positive Breast Cancer Using Serial Analysis of Gene Expression (SAGE). Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, July 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada424196.
Повний текст джерелаStoica, Gerald E. Gene Regulation and Expression Pattern of the Growth Factor Pleiotrophin in Breast Cancer. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada420767.
Повний текст джерелаDas, Rina, Chanaka Mendis, Zhengyin Yan, Roger Neill, and Thomas Boyle. Alterations in Gene Expression Show Unique Patterns in Response to Toxic Agents. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, October 1998. http://dx.doi.org/10.21236/ada410117.
Повний текст джерелаSzallasi, Zoltan. Generative Model Based Statistical Analysis of Gene Expression Patterns in Breast Cancer. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada426459.
Повний текст джерелаSzallasi, Zoltan. Generative Model Based Statistical Analysis of Gene Expression Patterns in Breast Cancer. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada412180.
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