机译：使用ES细胞和基因网络通过机器学习的毒性预测系统
机译：使用ES细胞和基因网络通过机器学习的毒性预测系统
机译：原始论文摘要大肠杆菌是水生环境中的粪便指示细菌，已知会在环境中重新生长，因此它作为指示细菌的有效性受到关注。因此，在这项研究中，我们调查了污水处理水流入的一条小河中污水处理水的流入和混合后，在排水过程中大肠杆菌数量的变化。大肠杆菌的通量显示出在下游点而不是上游点和污水处理水总量的增加趋势。另外，在底部沉积物中检测到高密度的大肠杆菌。因此，通过脉冲场凝胶电泳法对大肠杆菌的基因型相似性进行了评估，结果在上游河水，河床沉积物和从沉积物中分离出来的大肠杆菌中确认了具有相同基因型的菌株。它是由上可知，在受到污水处理严重影响的小河中，大肠杆菌在河床的沉积物和沉积物中存活并积累，不能否认有再生的可能性。根据河流中的大肠杆菌数量，在解释粪便污染评估时应格外小心。
机译：有同胞测量，并且在过去的研究中，仅使用主动测量。因此，在这项研究中，我们提出了一种通过使用EM算法集成两种类型的测量信息来估算链路的丢包率的方法。此外，已表明可以利用以下事实来减少测量次数：利用概率模型可以预测缺失值，并将网络上的某些路径视为缺失值而不是对其进行测量，从而可以减少测量数量。数值实验表明了该方法的有效性。
机译：用神经网络学习的半导体生产系统实时调度，具有专注于瓶颈机的简单模型
机译：从下个月起将提供使用布谷鸟搜索和简化算法在无线传感器网络中的群集链接协议的使用建议统计数据
机译：用于系统生物学研究的并行计算系统设计：基因网络相互作用估计和细胞内信号转导系统分析的案例研究
