Algorithms for Next-Generation Sequencing Data / Elloumi, Mourad  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Algorithms for Next-Generation Sequencing Data : Techniques, Approaches, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elloumi, Mourad, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 355 p. 108 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-59826-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Bioinformática  Biomatemáticas  Algoritmos  Biología Computacional y de Sistemas  Biología Matemática y Computacional Índice Dewey: 570.285 Resumen: Los 14 capítulos aportados en este libro examinan los desarrollos más recientes en algoritmos de alto rendimiento para datos NGS, ofreciendo conocimientos fundamentales e información técnica específicamente sobre indexación, compresión y almacenamiento; error de corrección; alineación; y montaje. El libro será valioso para investigadores, profesionales y estudiantes dedicados a la bioinformática, la informática, las matemáticas, la estadística y las ciencias biológicas. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Algorithms for Next-Generation Sequencing Data : Techniques, Approaches, and Applications [documento electrónico] / Elloumi, Mourad,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 355 p. 108 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-59826-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Bioinformática  Biomatemáticas  Algoritmos  Biología Computacional y de Sistemas  Biología Matemática y Computacional Índice Dewey: 570.285 Resumen: Los 14 capítulos aportados en este libro examinan los desarrollos más recientes en algoritmos de alto rendimiento para datos NGS, ofreciendo conocimientos fundamentales e información técnica específicamente sobre indexación, compresión y almacenamiento; error de corrección; alineación; y montaje. El libro será valioso para investigadores, profesionales y estudiantes dedicados a la bioinformática, la informática, las matemáticas, la estadística y las ciencias biológicas. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Deep Learning for Biomedical Data Analysis / Elloumi, Mourad  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Deep Learning for Biomedical Data Analysis : Techniques, Approaches, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elloumi, Mourad, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VI, 359 p. 130 ilustraciones, 40 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-71676-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biología  Inteligencia artificial  Bioinformática  Investigación biomédica Índice Dewey: 610.72 Medicina (Investigación Experimental) Resumen: Este libro es la primera descripción general sobre el aprendizaje profundo (DL) para el análisis de datos biomédicos. Examina las técnicas y enfoques más recientes en este campo, con una amplia cobertura y suficiente profundidad para ser de uso práctico para los profesionales en activo. Este libro ofrece suficiente información fundamental y técnica sobre estas técnicas, enfoques y problemas relacionados sin saturar la cabeza del lector. Presenta los resultados de las últimas investigaciones en el campo de la DL para el análisis de datos biomédicos. Las técnicas y enfoques presentados en este libro abordan los temas más importantes y/o más nuevos que se encuentran en este campo. Combinan la teoría fundamental de la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y la DL con aplicaciones prácticas en Biología y Medicina. Ciertamente, la lista de temas cubiertos en este libro no es exhaustiva, pero estos temas arrojarán luz sobre las implicaciones de las técnicas y enfoques presentados en otros temas del análisis de datos biomédicos. El libro encuentra un equilibrio entre la cobertura teórica y práctica de una amplia gama de cuestiones en el campo del análisis de datos biomédicos, gracias a DL. Los pocos libros publicados sobre DL para análisis de datos biomédicos se centran en temas específicos o carecen de profundidad técnica. Los capítulos presentados en este libro fueron seleccionados por su calidad y relevancia. El libro también presenta experimentos que brindan resúmenes cualitativos y cuantitativos en el campo del análisis de datos biomédicos. El lector necesitará cierta familiaridad con AI, ML y DL y aprenderá sobre técnicas y enfoques que abordan los temas más importantes y/o más nuevos encontrados en el campo de DL para el análisis de datos biomédicos. Descubrirá tanto los fundamentos detrás de las técnicas y enfoques de DL como sus aplicaciones en datos biomédicos. Este libro también puede servir como libro de referencia para cursos de posgrado en Bioinformática, IA, ML y DL. El libro está dirigido no sólo a investigadores y profesionales en ejercicio, sino también a estudiantes de posgrado, estudiantes universitarios de último año y jóvenes investigadores. Sin duda, este libro mostrará el camino hacia nuevas técnicas y enfoques para realizar nuevos descubrimientos. Nota de contenido: 1-Dimensional Convolution Neural Network Classification Technique for Gene Expression Data -- Classification of Sequences with Deep Artificial Neural Networks: Representation and Architectural Issues -- A Deep Learning Model for MicroRNA-Target Binding -- Recurrent Neural Networks Architectures for Accidental Fall Detection on Wearable Embedded Devices -- Medical Image Retrieval System using Deep Learning Techniques -- Medical Image Fusion using Deep Learning -- Deep Learning for Histopathological Image Analysis -- Innovative Deep Learning Approach for Biomedical Data Instantiation and Visualization -- Convolutional Neural Networks in Advanced Biomedical Imaging Applications -- Deep Learning for Lung Disease Detection from Chest X-Rays Images -- Deep Learning in Multi-Omics Data Integration in Cancer Diagnostic -- Using Deep Learning with Canadian Primary Care Data for Disease Diagnosis -- Brain Tumor Segmentation and Surveillance with Deep Artificial Neural Networks. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Deep Learning for Biomedical Data Analysis : Techniques, Approaches, and Applications [documento electrónico] / Elloumi, Mourad,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VI, 359 p. 130 ilustraciones, 40 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-71676-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biología  Inteligencia artificial  Bioinformática  Investigación biomédica Índice Dewey: 610.72 Medicina (Investigación Experimental) Resumen: Este libro es la primera descripción general sobre el aprendizaje profundo (DL) para el análisis de datos biomédicos. Examina las técnicas y enfoques más recientes en este campo, con una amplia cobertura y suficiente profundidad para ser de uso práctico para los profesionales en activo. Este libro ofrece suficiente información fundamental y técnica sobre estas técnicas, enfoques y problemas relacionados sin saturar la cabeza del lector. Presenta los resultados de las últimas investigaciones en el campo de la DL para el análisis de datos biomédicos. Las técnicas y enfoques presentados en este libro abordan los temas más importantes y/o más nuevos que se encuentran en este campo. Combinan la teoría fundamental de la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y la DL con aplicaciones prácticas en Biología y Medicina. Ciertamente, la lista de temas cubiertos en este libro no es exhaustiva, pero estos temas arrojarán luz sobre las implicaciones de las técnicas y enfoques presentados en otros temas del análisis de datos biomédicos. El libro encuentra un equilibrio entre la cobertura teórica y práctica de una amplia gama de cuestiones en el campo del análisis de datos biomédicos, gracias a DL. Los pocos libros publicados sobre DL para análisis de datos biomédicos se centran en temas específicos o carecen de profundidad técnica. Los capítulos presentados en este libro fueron seleccionados por su calidad y relevancia. El libro también presenta experimentos que brindan resúmenes cualitativos y cuantitativos en el campo del análisis de datos biomédicos. El lector necesitará cierta familiaridad con AI, ML y DL y aprenderá sobre técnicas y enfoques que abordan los temas más importantes y/o más nuevos encontrados en el campo de DL para el análisis de datos biomédicos. Descubrirá tanto los fundamentos detrás de las técnicas y enfoques de DL como sus aplicaciones en datos biomédicos. Este libro también puede servir como libro de referencia para cursos de posgrado en Bioinformática, IA, ML y DL. El libro está dirigido no sólo a investigadores y profesionales en ejercicio, sino también a estudiantes de posgrado, estudiantes universitarios de último año y jóvenes investigadores. Sin duda, este libro mostrará el camino hacia nuevas técnicas y enfoques para realizar nuevos descubrimientos. Nota de contenido: 1-Dimensional Convolution Neural Network Classification Technique for Gene Expression Data -- Classification of Sequences with Deep Artificial Neural Networks: Representation and Architectural Issues -- A Deep Learning Model for MicroRNA-Target Binding -- Recurrent Neural Networks Architectures for Accidental Fall Detection on Wearable Embedded Devices -- Medical Image Retrieval System using Deep Learning Techniques -- Medical Image Fusion using Deep Learning -- Deep Learning for Histopathological Image Analysis -- Innovative Deep Learning Approach for Biomedical Data Instantiation and Visualization -- Convolutional Neural Networks in Advanced Biomedical Imaging Applications -- Deep Learning for Lung Disease Detection from Chest X-Rays Images -- Deep Learning in Multi-Omics Data Integration in Cancer Diagnostic -- Using Deep Learning with Canadian Primary Care Data for Disease Diagnosis -- Brain Tumor Segmentation and Surveillance with Deep Artificial Neural Networks. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

DEXA 2018 International Workshops, BDMICS, BIOKDD, and TIR, Regensburg, Germany, September 3–6, 2018, Proceedings / Elloumi, Mourad ; Granitzer, Michael ; Hameurlain, Abdelkader ; Seifert, Christin ; Stein, Benno ; Tjoa, A Min ; Wagner, Roland  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : DEXA 2018 International Workshops, BDMICS, BIOKDD, and TIR, Regensburg, Germany, September 3–6, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elloumi, Mourad, ; Granitzer, Michael, ; Hameurlain, Abdelkader, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Tjoa, A Min, ; Wagner, Roland, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: IX, 316 p. 81 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-99133-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Gestión de base de datos  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Procesamiento de datos  Software de la aplicacion  Bioinformática  Almacenamiento y recuperación de información  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los tres talleres celebrados en la 29.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Sistemas Expertos y Bases de Datos, DEXA 2018, celebrada en Ratisbona, Alemania, en septiembre de 2018: el Tercer Taller Internacional sobre Gestión de Big Data en Sistemas en la Nube, BDMICS 2018 , el 9º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD, y el 15º Taller Internacional sobre Tecnologías para la Recuperación de Información, TIR. Los 25 artículos completos revisados ​​fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artículos analizan una variedad de temas que incluyen: sistemas de gestión de datos paralelos, computación en la nube de coherencia y privacidad y consultas de gráficos, corpus web y de dominio, aplicaciones de PNL, redes sociales y personalización. Nota de contenido: BDMICS 2918 -- Parallel data management systems, consistency and privacy -- Cloud computing and graph queries -- BIOKDD 2018 -- TIR 2018 -- Web and domain corpora -- NLP applications -- Social media and personalization. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i DEXA 2018 International Workshops, BDMICS, BIOKDD, and TIR, Regensburg, Germany, September 3–6, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Elloumi, Mourad, ; Granitzer, Michael, ; Hameurlain, Abdelkader, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Tjoa, A Min, ; Wagner, Roland,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - IX, 316 p. 81 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-99133-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Gestión de base de datos  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Procesamiento de datos  Software de la aplicacion  Bioinformática  Almacenamiento y recuperación de información  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los tres talleres celebrados en la 29.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Sistemas Expertos y Bases de Datos, DEXA 2018, celebrada en Ratisbona, Alemania, en septiembre de 2018: el Tercer Taller Internacional sobre Gestión de Big Data en Sistemas en la Nube, BDMICS 2018 , el 9º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD, y el 15º Taller Internacional sobre Tecnologías para la Recuperación de Información, TIR. Los 25 artículos completos revisados ​​fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artículos analizan una variedad de temas que incluyen: sistemas de gestión de datos paralelos, computación en la nube de coherencia y privacidad y consultas de gráficos, corpus web y de dominio, aplicaciones de PNL, redes sociales y personalización. Nota de contenido: BDMICS 2918 -- Parallel data management systems, consistency and privacy -- Cloud computing and graph queries -- BIOKDD 2018 -- TIR 2018 -- Web and domain corpora -- NLP applications -- Social media and personalization. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

DEXA 2019 International Workshops BIOKDD, IWCFS, MLKgraphs and TIR, Linz, Austria, August 26–29, 2019, Proceedings / Anderst-Kotsis, Gabriele ; Tjoa, A Min ; Khalil, Ismail ; Elloumi, Mourad ; Mashkoor, Atif ; Sametinger, Johannes ; Larrucea, Xabier ; Fensel, Anna ; Martinez-Gil, Jorge ; Moser, Bernhard ; Seifert, Christin ; Stein, Benno ; Granitzer, Michael  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : DEXA 2019 International Workshops BIOKDD, IWCFS, MLKgraphs and TIR, Linz, Austria, August 26–29, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Anderst-Kotsis, Gabriele, ; Tjoa, A Min, ; Khalil, Ismail, ; Elloumi, Mourad, ; Mashkoor, Atif, ; Sametinger, Johannes, ; Larrucea, Xabier, ; Fensel, Anna, ; Martinez-Gil, Jorge, ; Moser, Bernhard, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Granitzer, Michael, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XV, 222 p. 59 ilustraciones, 30 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-27684-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Gestión de base de datos  Procesamiento de datos  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Aprendizaje automático  Protección de datos  Visión por computador  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Almacenamiento y recuperación de información  Seguridad de datos e información Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los cuatro talleres celebrados en la 30.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Bases de Datos y Sistemas Expertos, DEXA 2019, celebrada en Linz, Austria, en agosto de 2019: El 10.º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD 2019, el 3er Taller Internacional sobre Ciberseguridad y Seguridad Funcional en Sistemas Ciberfísicos, IWCFS 2019, el 1er Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Gráficos de Conocimiento, MLKgraphs2019, y el 16º Taller Internacional sobre Tecnologías para la Recuperación de Información, TIR 2019. Los 26 seleccionados Los artículos analizan una variedad de temas que incluyen: descubrimiento de conocimientos, datos biológicos, seguridad cibernética, sistemas ciberfísicos, aprendizaje automático, gráficos de conocimiento, recuperación de información, bases de datos e inteligencia artificial. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i DEXA 2019 International Workshops BIOKDD, IWCFS, MLKgraphs and TIR, Linz, Austria, August 26–29, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Anderst-Kotsis, Gabriele, ; Tjoa, A Min, ; Khalil, Ismail, ; Elloumi, Mourad, ; Mashkoor, Atif, ; Sametinger, Johannes, ; Larrucea, Xabier, ; Fensel, Anna, ; Martinez-Gil, Jorge, ; Moser, Bernhard, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Granitzer, Michael,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XV, 222 p. 59 ilustraciones, 30 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-27684-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Gestión de base de datos  Procesamiento de datos  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Aprendizaje automático  Protección de datos  Visión por computador  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Almacenamiento y recuperación de información  Seguridad de datos e información Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los cuatro talleres celebrados en la 30.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Bases de Datos y Sistemas Expertos, DEXA 2019, celebrada en Linz, Austria, en agosto de 2019: El 10.º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD 2019, el 3er Taller Internacional sobre Ciberseguridad y Seguridad Funcional en Sistemas Ciberfísicos, IWCFS 2019, el 1er Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Gráficos de Conocimiento, MLKgraphs2019, y el 16º Taller Internacional sobre Tecnologías para la Recuperación de Información, TIR 2019. Los 26 seleccionados Los artículos analizan una variedad de temas que incluyen: descubrimiento de conocimientos, datos biológicos, seguridad cibernética, sistemas ciberfísicos, aprendizaje automático, gráficos de conocimiento, recuperación de información, bases de datos e inteligencia artificial. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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