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Noisecut: a python package for noise-tolerant classification of binary data using prior knowledge integration and max-cut solutions
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In
BMC bioinformatics 25, Seiten/Artikel-Nr.:155
2024
Online
DOI: 10.1186/s12859-024-05769-8
DOI: 10.18154/RWTH-2024-04305
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/984934/files/984934.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik (416710)
- Profilbereich Medical Science & Technology (MedST) (080019)
- Institut und Lehrstuhl für Computational Biomedicine (925310)
Projekte
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85191047300
WOS Core Collection: WOS:001205277600002
PubMed: pmid:38641616
Interne Identnummern
RWTH-2024-04305
Datensatz-ID: 984934
Beteiligte Länder
Germany
; 
; 
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; Article Processing Charges ; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; DOAJ Seal ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; Fees ; IF < 5 ; JCR ; PubMed Central ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Other | 100.00 | 7.00 | EUR | 5.74 % | (DEAL) | 021000-416710 |
| APC | 1643.25 | 115.03 | EUR | 94.26 % | (DEAL) | 021000-416710 |
| Sum | 1743.25 | 122.03 | EUR | |||
| Total | 1865.28 |
Record created 2024-04-22, last modified 2025-11-06
OpenAccess:
PDF
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