Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Metode odkrivanjua znanj za funkcionalno genomiko

Uredi
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.07.07  Tehnika  Računalništvo in informatika  Inteligentni sistemi - programska oprema 

Koda Veda Področje
P176  Naravoslovno-matematične vede  Umetna inteligenca 
B110  Biomedicinske vede  Bioinformatika, medicinska informatika, biomatematika, biometrija 
Ključne besede
odkrivanje znanja iz podatkovnih zbirk, bioinformatika, funkcionalna genomika, strojno učenje, analiza podatkov osnovana na znanju
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Raziskovalci (6)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  02275  dr. Ivan Bratko  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2002 - 2004  743 
2.  16324  dr. Janez Demšar  Računalništvo in informatika  Vodja  2002 - 2004  340 
3.  20225  dr. Aleks Jakulin  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2002 - 2004  38 
4.  21352  dr. Peter Juvan  Reprodukcija človeka  Raziskovalec  2002 - 2004  163 
5.  15754  dr. Dorian Šuc  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2002 - 2004  43 
6.  12536  dr. Blaž Zupan  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2002 - 2004  531 
Organizacije (1)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  1539  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko  Ljubljana  1627023  16.242 
Povzetek
Cilj projekta je izdelava tehnik in orodij strojnega učenja in odkrivanja zakonitosti iz podatkov osnovanih na tehnologijah umetne inteligence, ki bodo namenjena inteligentni analizi podatkov v funkcionalni genomiki. Poudarek bo na razvoju metod, ki pri analizi učinkovito uporabljajo tako podatke kot tudi domensko predznanje in predstavijo odkrito znanje v ekspertu razumljivi obliki. Razvite metode naj bi bile širše in splošno uporabne za analizo podatkov v različnih domenah funkcijske genomike, njihova uporaba pa bo preverjena predvsem na analizi genetskih podatkov in odkrivanju funkcij genov amebe Dictyostelium. Eksperimentalno vrednotenje metod bomo izvedli v sodelovanju z genetiki iz univerze Baylor College of Medicine, Houston, ZDA.
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno