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【2h】

Kssd: sequence dimensionality reduction by k-mer substring space sampling enables real-time large-scale datasets analysis

机译：KSSD：k-mer子串空间采样的序列维数减少支持实时大规模数据集分析

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Huiguang Yi; Yanling Lin; Chengqi Lin; Wenfei Jin;
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年度 2021
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1. Analyzing big datasets of genomic sequences: fast and scalable collection of k-mer statistics [J] . Umberto Ferraro Petrillo, Mara Sorella, Giuseppe Cattaneo, BMC Bioinformatics . 2019,第S4期

机译：分析基因组序列的大数据集：k-mer统计的快速和可扩展集合
2. Parallel Framework for Dimensionality Reduction of Large-Scale Datasets [J] . Sai KiranmayeeSamudrala, JaroslawZola, SrinivasAluru, Scientific programming . 2015,第4期

机译：大规模数据集降维的并行框架
3. Parallel Framework for Dimensionality Reduction of Large-Scale Datasets [J] . Samudrala Sai Kiranmayee, Zola Jaroslaw, Aluru Srinivas, Scientific programming . 2015,第期

机译：大规模数据集降维的并行框架
4. DPCA: DIMENSIONALITY REDUCTION FOR DISCRIMINATIVE ANALYTICS OF MULTIPLE LARGE-SCALE DATASETS [C] . Gang Wang, Jia Chen, Georgios B. Giannakis IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2018

机译：DPCA：对多个大型数据集的鉴别分析的维数减少
5. Perturbed neural network backpropagation learning and adaptive wavelets for dimension reduction for improved classification of high-dimensional datasets. [D] . Bosch, Edward H. 2005

机译：扰动神经网络的反向传播学习和自适应小波用于降维，以改进高维数据集的分类。
6. Kssd: sequence dimensionality reduction by k-mer substring space sampling enables real-time large-scale datasets analysis [O] . Huiguang Yi, Yanling Lin, Chengqi Lin, 2021

机译：KSSD：k-mer子串空间采样的序列维数减少支持实时大规模数据集分析
7. DPCA: Dimensionality Reduction for Discriminative Analytics of Multiple Large-Scale Datasets [O] . Wang, Gang, Chen, Jia, Giannakis, Georgios B. 2017

机译：DpCa：降低多维判别分析的维数大规模数据集

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