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【2h】

Correction to “Unsupervised Segmentation-Based Machine Learning as an Advanced Analysis Tool for Single Molecule Break Junction Data”

机译：校正“无监督基于分段的机器学习作为单分子断开结转数据的高级分析工具”

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Nathan D. Bamberger; Jeffrey A. Ivie; Keshaba N. Parida; Dominic V. McGrath; Oliver L. A. Monti;
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年度 2020
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1. Unsupervised Segmentation-Based Machine Learning as an Advanced Analysis Tool for Single Molecule Break Junction Data [J] . Bamberger Nathan D., Ivie Jeffrey A., Parida Keshaba N., The journal of physical chemistry, C. Nanomaterials and interfaces . 2020,第33期

机译：基于未经监督的基于分段的机器学习作为单分子断开结数据的高级分析工具
2. Automatic classification of single-molecule charge transport data with an unsupervised machine-learning algorithm [J] . Huang Feifei, Li Ruihao, Wang Gan, Physical chemistry chemical physics: PCCP . 2020,第3期

机译：用无监督的机器学习算法自动分类单分子充电数据
3. New Insights into Single-Molecule Junctions Using a Robust, Unsupervised Approach to Data Collection and Analysis [J] . Michael S. Inkpen, Mario Lemmer, Nathan Fitzpatrick, Journal of the American Chemical Society . 2015,第31期

机译：使用稳健的，无监督的数据收集和分析方法，对单分子结产生新见解
4. Measurement of Single Molecule Rectifying Behavior of Perpendicularly Connected Porphyrin-imide by Blinking Approach and Data Analysis by Machine Learning [C] . Zhijin Chen, Albert C. Aragonès, Ismael Díez-Pérez, 応用物理学会秋季学術講演会;応用物理学会 . 2019

机译：闪烁法测量垂直连接的卟啉亚胺的单分子整流行为及机器学习数据分析
5. Single cell expression data analysis using advanced machine learning techniques [D] . Pouyan, Maziyar Baran 2016

机译：使用先进的机器学习技术进行单细胞表达数据分析
6. Identification of caveolin-1 domain signatures via machine learning and graphlet analysis of single-molecule super-resolution data [O] . Ismail M Khater, Fanrui Meng, Ivan Robert Nabi, -1

机译：通过机器学习和单分子超分辨率数据的机器学习和Graphlet分析识别Caveolin-1域名签名
7. Unsupervised Segmentation-Based Machine Learning as an Advanced Analysis Tool for Single Molecule Break Junction Data [O] . -1

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