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SPO语义网络缩略图 

时间:2018-08-24 00:00来源:乾进娱乐 作者:乾进娱乐 点击:
克日,由中国科学院成都文献情报中心副研究员胡正银、研究员张志强与西南交通大学博士曾荣强、中科院广州生物医药与康健研究院覃筱楚、山西财经大学博士隗玲相助撰写的论文

SPO)三元组形式对iPSC规模科技文献中蕴含的常识元举办了深度展现与组织,由中国科学院成都文献情报中心副研究员胡正银、研究员张志强与西南交通大学博士曾荣强、中科院广州生物医药与康健研究院覃筱楚、山西财经大学博士隗玲相助撰写的论文A Method of Biomedical Knowledge Discovery by Literature Mining Based on SPO predications: A Case Study of induced Pluripotent Stem Cells 被施普林格出书社出书的论文集Lecture Notes in Artificial Intelligence(LNAI)Series:Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition 收录正式颁发,乾进注册,。

挖掘出iPSC影响要素、疾病范例、人体病灶组织和尝试工具等多种范例的常识主题,KDiBL)已成为生物医学信息学的一个重要研究规模,并以语义网络的形式全景式地展示了iPSC规模的常识脉络。

从细粒度、富语义的生物医药信息常识暗示、面向主题的常识挖掘及全景式常识可视化展示三个方面出发。

iPSC)这一干细胞研究前沿常识发明的详细需求, 跟着生物医学科技信息数量的快速增长和生命科学研究的交错成长,生物医学文献常识发明(Knowledge Discovery in Biomedical Literature,论文环绕“诱导多醒目细胞”(induced Pluripotent Stem Cells, SPO语义网络缩略图  , 相关研究事情获得国度社科基金重点项目“面向规模常识发明的学科信息学理论与应用研究”、中科院“十三五”信息化专项“面向干细胞规模常识发明的科研信息化应用”的支持,研究成就在“the 14th International Conference on Machine Learning and Data Mining”(MLDM 2018)作了大会陈诉,并被《工程索引》(The Engineering Index)收录,包罗涉及的重要研究要领、尝试技能、细胞器官、基因及治疗疾病等,乾进官网,基于干细胞规模常识图谱数据, 克日,乾进娱乐,以“主-谓-宾”(Subject-Predication-Object。

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