nav atļauts
nav atļauts
Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).
Nepieciešamā programmatūra
Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)
Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)
Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.
.- Feddaw: Dual Adaptive Weighted Federated Learning for Non-IID Medical Data.
.- LoopNetica: predicting chromatin loops using convolutional neural networks and attention mechanisms.
.- Probabilistic and Machine Learning Models for the Protein Scaffold Gap Filling Problem.
.- Patient Anticancer Drug Response Prediction based on Single-Cell Deconvolution.
.- A Data Set of Paired Structural Segments between Protein Data Bank and AlphaFold DB for Medium-Resolution Cryo-EM Density Maps: A Gap in Overall Structural Quality.
.- PmmNDD: Predicting the Pathogenicity of Missense Mutations in Neurodegenerative Diseases via Ensemble Learning.
.- Improved Inapproximability Gap and Approximation Algorithm for Scaffold Filling to Maximize Increased Duo-preservations.
.- Residual Spatio-Temporal Attention based Prototypical Network for Rare Arrhythmia Classification.
.- SEMQuant: Extending Sipros-Ensemble with Match-Between-Runs for comprehensive quantitative metaproteomics.
.- PrSMBooster:Improving the Accuracy of Top-down Proteoform Characterization using Deep Learning Rescoring Models.
.- FCMEDriver: identifing cancer driver gene by combining mutual exclusivity of embedded features and optimized mutation frequency score.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām