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ImpactU Versión 3.10.0
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Hecho en Colombia
E Gorrostieta Hurtado
Universidad de Columbia Británica
BC Cancer Agency
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Exploring the QSAR’s predictive truthfulness of the novel N-tuple discrete derivative indices on benchmark datasets
Acceso Abierto
ART-ART_A1
ID Minciencias: ART-0000237850-221
Fuente: SAR and QSAR in environmental research
Oscar Martínez Santiago
Yovani Marrero Ponce
Ricardo Vivas Reyes
Oscar Miguel Rivera Borroto
E Gorrostieta Hurtado
Manuel A Treto‐Suárez
Yaneisy Castillo Ramos
F Vergara Murillo
Mauricio Ernesto Orozco Ugarriza
Yoan Martínez López
Temas:
Quantitative structure–activity relationship
Feature selection
Benchmark (surveying)
Computer science
Molecular graph
Graph
Artificial intelligence
Data mining
Machine learning
Theoretical computer science
Geodesy
Geography
Publicado: 2017
Citaciones:
6
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0
Artículo de revista
1
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