Principal Component Analysis Improves Patterning Characteristics with Lower Resolution from Data Obtained using Flow Cytometry.
Principal Component Analysis Improves Patterning Characteristics with Lower Resolution from Data Obtained using Flow Cytometry.
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主成分分析通过使用流式细胞术获得的数据以较低的分辨率改善图案特征。
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Toshiyuki Takahashi
中科院分区：
文献类型：
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作者：
渡瀬光瑠;高橋利幸;高橋利幸;T. Takahashi;冬野憂介，高橋利幸;Toshiyuki Takahashi
为什么我得到不同的结果
DOI：
10.14264/uql.2014.74
发表时间：
2013
期刊：
International Conference on Machine Learning
影响因子：
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作者：
T. Jankowski
通讯作者：
T. Jankowski