机译:表3:使用标准网络和DRIVERNET和DAWNRANK的加权组合网络对驾驶员基因预测的灵敏度,特异性和准确性的比较。
机译:痴呆症预测中的数据挖掘方法:线性判别分析,逻辑回归,神经网络,支持向量机,分类树和随机森林的准确性,敏感性和特异性的真实数据比较
机译:DriverNet:发现体细胞驱动程序突变对癌症转录网络的影响
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机译:使用神经网络和查找表为不同驾驶员预测转向角
机译:结合高速数据通信和照明控制,为下一代可视智能照明网络开发LED驱动器电路架构。
机译:痴呆症预测中的数据挖掘方法:线性判别分析逻辑回归神经网络支持向量机分类树和随机森林的准确性敏感性和特异性的真实数据比较
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