Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics : 10th European Conference, EvoBIO 2012, Málaga, Spain, April 11-13, 2012, Proceedings
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Berlin, Springer, 2012
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - This book constitutes the refereed proceedings of the 10th European Conference on Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics, EvoBIO 2012, held in Málaga, Spain, in April 2012 co-located with the Evo\* 2012 events. The 15 revised full papers presented together with 8 poster papers were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Computational Biology is a wide and varied discipline, incorporating aspects of statistical analysis, data structure and algorithm design, machine learning, and mathematical modeling toward the processing and improved understanding of biological data. Experimentalists now routinely generate new information on such a massive scale that the techniques of computer science are needed to establish any meaningful result. As a consequence, biologists now face the challenges of algorithmic complexity and tractability, and combinatorial explosion when conducting even basic analyses.
N° de ref. del artículo 9783642290657
- Título
- Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics : 10th European Conference, EvoBIO 2012, Málaga, Spain, April 11-13, 2012, Proceedings
- Autor
- Mario Giacobini
- Editorial
- Springer, Berlin, Springer
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642290655
- ISBN 13
- 9783642290657
- Peso del artículo
- 435 gramos
- Dimensiones
- 235x155x35 mm
The 15 revised full papers presented together with 8 poster papers were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Computational Biology is a wide and varied discipline, incorporating aspects of statistical analysis, data structure and algorithm design, machine learning, and mathematical modeling toward the processing and improved understanding of biological data. Experimentalists now routinely generate new information on such a massive scale that the techniques of computer science are needed to establish any meaningful result. As a consequence, biologists now face the challenges of algorithmic complexity and tractability, and combinatorial explosion when conducting even basic analyses.
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De la contraportada
The 15 revised full papers presented together with 8 poster papers were carefully reviewed and selected from numerous submissions. Computational Biology is a wide and varied discipline, incorporating aspects of statistical analysis, data structure and algorithm design, machine learning, and mathematical modeling toward the processing and improved understanding of biological data. Experimentalists now routinely generate new information on such a massive scale that the techniques of computer science are needed to establish any meaningful result. As a consequence, biologists now face the challenges of algorithmic complexity and tractability, and combinatorial explosion when conducting even basic analyses.
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