Neagu daniel (39 Ergebnisse)
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Serie: Studies in Fuzziness and Soft Computing, Buch 17 von 183. Buch 17 von 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing
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Hardback. Zustand: New. The rate at which toxicological data is generated is continually becoming more rapid and the volume of data generated is growing dramatically. This is due in part to advances in software solutions and cheminformatics approaches which increase the availability of open data from chemical, biological and tox…icological and high throughput screening resources. However, the amplified pace and capacity of data generation achieved by these novel techniques presents challenges for organising and analysing data output.Big Data in Predictive Toxicology discusses these challenges as well as the opportunities of new techniques encountered in data science. It addresses the nature of toxicological big data, their storage, analysis and interpretation. It also details how these data can be applied in toxicity prediction, modelling and risk assessment. This title is of particular relevance to researchers and postgraduates working and studying in the fields of computational methods, applied and physical chemistry, cheminformatics, biological sciences, predictive toxicology and safety and hazard assessment.
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Hardback. Zustand: New. The rate at which toxicological data is generated is continually becoming more rapid and the volume of data generated is growing dramatically. This is due in part to advances in software solutions and cheminformatics approaches which increase the availability of open data from chemical, biological and tox…icological and high throughput screening resources. However, the amplified pace and capacity of data generation achieved by these novel techniques presents challenges for organising and analysing data output.Big Data in Predictive Toxicology discusses these challenges as well as the opportunities of new techniques encountered in data science. It addresses the nature of toxicological big data, their storage, analysis and interpretation. It also details how these data can be applied in toxicity prediction, modelling and risk assessment. This title is of particular relevance to researchers and postgraduates working and studying in the fields of computational methods, applied and physical chemistry, cheminformatics, biological sciences, predictive toxicology and safety and hazard assessment.
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Hardback. Zustand: New. The rate at which toxicological data is generated is continually becoming more rapid and the volume of data generated is growing dramatically. This is due in part to advances in software solutions and cheminformatics approaches which increase the availability of open data from chemical, biological and tox…icological and high throughput screening resources. However, the amplified pace and capacity of data generation achieved by these novel techniques presents challenges for organising and analysing data output.Big Data in Predictive Toxicology discusses these challenges as well as the opportunities of new techniques encountered in data science. It addresses the nature of toxicological big data, their storage, analysis and interpretation. It also details how these data can be applied in toxicity prediction, modelling and risk assessment. This title is of particular relevance to researchers and postgraduates working and studying in the fields of computational methods, applied and physical chemistry, cheminformatics, biological sciences, predictive toxicology and safety and hazard assessment.
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. The rate at which toxicological data is generated is continually becoming more rapid and the volume of data generated is growing dramatically. This is due in part to advances in software solutions and cheminformatics approaches which increase the availability of open data from chemical, biolog…ical and toxicological and high throughput screening resources. However, the amplified pace and capacity of data generation achieved by these novel techniques presents challenges for organising and analysing data output.Big Data in Predictive Toxicology discusses these challenges as well as the opportunities of new techniques encountered in data science. It addresses the nature of toxicological big data, their storage, analysis and interpretation. It also details how these data can be applied in toxicity prediction, modelling and risk assessment. This title is of particular relevance to researchers and postgraduates working and studying in the fields of computational methods, applied and physical chemistry, cheminformatics, biological sciences, predictive toxicology and safety and hazard assessment. This book discusses challenges for big data predictive toxicology and applications of toxicological big data. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Gebunden. Zustand: New. This book discusses challenges for big data predictive toxicology and applications of toxicological big data.Über den AutorrnrnDaniel Neagu is Professor of Computing with the University of Bradford, where he leads the Artificial Intelli.
