- 同
- Bayley Infant Neurodevelopmental Screen
UpToDate Contents
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- 1. プライマリケアにおける発達および行動のスクリーニング検査 developmental and behavioral screening tests in primary care
- 2. 小児における知的障害（精神遅滞）：定義、診断、およびニーズの評価 intellectual disability mental retardation in children definition diagnosis and assessment of needs
- 3. T波（再分極）の交互脈：技術的側面 t wave repolarization alternans technical aspects
- 4. ボツリヌス中毒 botulism
- 5. 民間航空機内の救急救命管理 management of inflight medical emergencies on commercial airlines
English Journal
- Spike-contrast: A novel time scale independent and multivariate measure of spike train synchrony.
- Ciba M1, Isomura T2, Jimbo Y3, Bahmer A4, Thielemann C5.
- Journal of neuroscience methods.J Neurosci Methods.2018 Jan 1;293:136-143. doi: 10.1016/j.jneumeth.2017.09.008. Epub 2017 Sep 19.
- PMID 28935422
- High-Resolution Epitope Positioning of a Large Collection of Neutralizing and Nonneutralizing Single-Domain Antibodies on the Enzymatic and Binding Subunits of Ricin Toxin.
- Vance DJ1, Tremblay JM2, Rong Y3, Angalakurthi SK4, Volkin DB4, Middaugh CR4, Weis DD5, Shoemaker CB2, Mantis NJ1,6.
- Clinical and vaccine immunology : CVI.Clin Vaccine Immunol.2017 Dec 5;24(12). pii: e00236-17. doi: 10.1128/CVI.00236-17. Print 2017 Dec.
- PMID 29021300
- Targeted in situ metatranscriptomics for selected taxa from mesophilic and thermophilic biogas plants.
- Stolze Y1, Bremges A1,2, Maus I1, Pühler A1, Sczyrba A1,2, Schlüter A1.
- Microbial biotechnology.Microb Biotechnol.2017 Dec 4. doi: 10.1111/1751-7915.12982. [Epub ahead of print]
- PMID 29205917
Japanese Journal
- MDL/Bayesを用いたベイジアンネットワークの構造推定 -連続データを含む場合の一致性について-
- 鈴木 讓
- 情報処理学会研究報告. MPS, 数理モデル化と問題解決研究報告 2014-MPS-98(6), 1-8, 2014-06-18
- Bayesian ネットワークで、連続データと離散データが混在している場合の構造推定をおこなう。変数集合の各部分集合に、Bayes 的にスコアを割り当てると、それらを組み合わせて、各構造のスコアが求まる。それらを比較して、事後確率が最大の構造を推定する。提案方式は、連続データが含む場合の MDL 基準の一般化に相当する原理に基づいている。したがって、サンプル数が多くなれば、確率 1 で真の構造を推 …
- NAID 110009795484
- MDL/Bayesを用いたベイジアンネットワークの構造推定 -連続データを含む場合の一致性について-
- 鈴木 讓
- 情報処理学会研究報告. BIO, バイオ情報学 2014-BIO-38(6), 1-8, 2014-06-18
- Bayesian ネットワークで、連続データと離散データが混在している場合の構造推定をおこなう。変数集合の各部分集合に、Bayes 的にスコアを割り当てると、それらを組み合わせて、各構造のスコアが求まる。それらを比較して、事後確率が最大の構造を推定する。提案方式は、連続データが含む場合の MDL 基準の一般化に相当する原理に基づいている。したがって、サンプル数が多くなれば、確率 1 で真の構造を推 …
- NAID 110009795441
- k集合整列問題に対する効率のよいアルゴリズム
- 脊戸 和寿,照山 順一,長尾 篤樹
- 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 113(371), 81-85, 2013-12-20
- NAID 40019942964
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