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《生物信息学》课程教学资源(电子讲义)第五章 多序列比对
文档格式:PDF 文档大小:55.66KB 文档页数:5
5.1引言 5.2多序列比对的意义 5.3多序列比对的定义 5.4调和序列 5.5算法复杂性
《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源(思维导图)第八章 转录调控与表观遗传
文档格式:PDF 文档大小:135.7KB 文档页数:1
《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源(思维导图)第八章 转录调控与表观遗传
《医学影像信息学概论》课程参考资源:Biomedical Informatics - Computer Applications in Health Care and Biomedicine(Fourth Edition,Edward H. Shortliffe • James J. Cimino)
文档格式:PDF 文档大小:18.18MB 文档页数:964
《医学影像信息学概论》课程参考资源:Biomedical Informatics - Computer Applications in Health Care and Biomedicine(Fourth Edition,Edward H. Shortliffe • James J. Cimino)
电子科技大学:《神经信息学基础 The Basis of Neuroinformatics》研究生课程教学资源(课件讲稿)第6章 脑机接口 Brain-Computer Interfaces - BCI(6.4)Challenges & Future
文档格式:PDF 文档大小:17.08MB 文档页数:45
Noise interference Internal and external noises (noisy environment) Inter-/intra-subject variation Asynchronous operation Limited number of coded tasks
《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源(思维导图)第五章 序列比对与分析
文档格式:PDF 文档大小:111.88KB 文档页数:1
《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源(思维导图)第五章 序列比对与分析
生物信息学导论 An Introduction to Bioinformatics(PPT讲稿)Exhaustive Search and Branch-and-Bound Algorithms for Partial Digest Mapping
文档格式:PPT 文档大小:590KB 文档页数:40
生物信息学导论 An Introduction to Bioinformatics(PPT讲稿)Exhaustive Search and Branch-and-Bound Algorithms for Partial Digest Mapping
电子科技大学:《神经信息学基础 The Basis of Neuroinformatics》研究生课程教学资源(课件讲稿)第6章 脑机接口 Brain-Computer Interfaces - BCI(6.1-6.3)
文档格式:PDF 文档大小:32.08MB 文档页数:77
Several cases General description How does BCI work? What signals can be used in BCI ?
电子科技大学:《神经信息学基础 The Basis of Neuroinformatics》研究生课程教学资源(课件讲稿)第5章 脑电 EEG/ERP(5.3-5.4)
文档格式:PDF 文档大小:21.97MB 文档页数:64
3. 诱发脑电与事件相关电位 4. 脑电正问题与逆问题
电子科技大学:《神经信息学基础 The Basis of Neuroinformatics》研究生课程教学资源(课件讲稿)第5章 脑电 EEG/ERP(5.1-5.2)
文档格式:PDF 文档大小:19.96MB 文档页数:94
1. 脑电图概述 2. 脑电的生物物理基础
《医学影像信息学概论》课程参考资源:Geoff Dougherty:Pattern Recognition and Classification An Introduction
文档格式:PDF 文档大小:7.45MB 文档页数:199
1 Introduction 2 Classification 3 Nonmetric Methods 4 Statistical Pattern Recognition 5 Supervised Learning 6 Nonparametric Learning 7 Feature Extraction and Selection 8 Unsupervised Learning 9 Estimating and Comparing Classifiers 10 Projects
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