Przejdź do menu głównegoPrzejdź do wyszukiwarkiPrzejdź do zawartości
Logo DigiLab - Sterownia Agregatora Dorobku Naukowego
  • Strona główna
  • Counter propagation artificial neural network categorical models for prediction of carcinogenicity for non-congeneric chemicals

Opis

  • Tytuł: Counter propagation artificial neural network categorical models for prediction of carcinogenicity for non-congeneric chemicals
  • Tytuł czasopisma: SAR and QSAR in Environmetal Research
  • Twórca: Fjodorova, N ; Vračko, M ; Jezierska, Aneta ; Novič, M
  • Strony: s. 57-75
  • Opis: Zawiera wykresy. ; Zawiera ilustracje. ; Bibliogr. ; Streszcz. w jęz. ang.
  • Język Abstraktu: eng
  • Data wydania: 2010
  • Typ: Tekst
  • Język publikacji: eng
  • Wersja Cyfrowa: http://dx.doi.org/10.1080/10629360903563250
  • Szczegółowy typ obiektu: art
  • Typ obiektu: Artykuł
  • Tom/Wolumen/Zeszyt: Vol. 21, iss. 1-2 (2010), s. 57-75 : il.

Agregator Dorobku Naukowego Uniwersytetu Wrocławskiego, tworzony jest przez Bibliotekę Uniwersytecką we Wrocławiu

Program Operacyjny Polska Cyfrowa
Rzeczpospolita Polska
Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego Unii Europejskiej
Biblioteka Uniwersytecka we Wrocławiu
Uniwersytet Wrocławski

Projekt pn. "Workflow do opracowania publikacji cyfrowych na uczelni" współfinansowany przez Unię Europejską z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego

Używamy plików cookies, by nieustannie zwiększać komfort przeglądania naszej strony internetowej. W celu uzyskania szczegółowych informacji, prosimy o zapoznanie się z dokumentem Polityki Prywatności