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Machine learning to support biological discovery

Machine learning to support biological discovery
机器学习支持生物发现
批准号：
327585-2010
负责人：
Morris, Quaid
金额：
$1.68万
依托单位：
University of Toronto
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2010
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2010-01-01 至 2011-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=458000
关键词：
Machinelearningsupportbiologicaldiscovery

项目摘要

项目成果

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Biology is undergoing an industrial revolution. The sequencing of the human genome (and that of many other organisms) together with recent developments in robotics and nanotechnology, have made it possible to quickly and cheaply collect detailed data about how genes function under normal circumstances, respond to their environment, and fail in disease. Already
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Machine learning and biology
  • 批准号：
    RGPIN-2019-07308
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $1.81万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Morris, Quaid
  • 依托单位：
    University of Toronto
Machine learning and biology
  • 批准号：
    RGPIN-2019-07308
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.06万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Morris, Quaid
  • 依托单位：
    University of Toronto
Machine learning and biology
  • 批准号：
    RGPIN-2019-07308
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.06万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Morris, Quaid
  • 依托单位：
    University of Toronto
Computational prediction of gene function
  • 批准号：
    327585-2011
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $4.08万
  • 财政年份：
    2015
  • 负责人：
    Morris, Quaid
  • 依托单位：
    University of Toronto
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位：
    中山大学
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号：
    --
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    30万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    吉建娇
  • 依托单位：
    中国矿业大学
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号：
    62003314
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万元
  • 批准年份：
    2020
  • 负责人：
    沈剑
  • 依托单位：
    中北大学