Les enjeux de l'inférence de modèles dynamiques des systèmes biologiques à partir de séries temporelles - Archive ouverte HAL
Chapitre D'ouvrage Année : 2022

Les enjeux de l'inférence de modèles dynamiques des systèmes biologiques à partir de séries temporelles

Domaines

Intelligence artificielle [cs.AI] Apprentissage [cs.LG] Bio-informatique [q-bio.QM]
Fichier principal
Vignette du fichier
Les enjeux de l'inférence de modèles dynamiques des systèmes biologiques à partir de séries temporelles.pdf (632.58 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Maxime Folschette  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-02634235

Soumis le : lundi 21 novembre 2022-10:43:23

Dernière modification le : lundi 9 décembre 2024-03:30:42

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-02634235 , version 1 (27-05-2020)
hal-02634235 , version 2 (21-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02634235 , version 2

Citer

Tony Ribeiro, Maxime Folschette, Laurent Trilling, Nicolas Glade, Katsumi Inoue, et al.. Les enjeux de l'inférence de modèles dynamiques des systèmes biologiques à partir de séries temporelles. Approches symboliques de la modélisation et de l’analyse des systèmes biologiques, 2022. ⟨hal-02634235v2⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UGA IMAG CNRS INRIA EC-NANTES UNAM TIMC-IMAG TIMC-IMAG-BCM CRISTAL CRISTAL-BIOCOMPUTING LS2N LS2N-MEFORBIO UNIV-LILLE NANTES-UNIVERSITE
1687 Consultations
194 Téléchargements

Partager

More