Strategies to increase solutions variability in protein folding in silico via genetic algorithms (2007)
- Authors:
- Autor USP: TINÓS, RENATO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference of the Brazilian Association for Bioinformatics and Computational Biology
-
ABNT
Ó, Vinicius Tragante do e TINÓS, Renato. Strategies to increase solutions variability in protein folding in silico via genetic algorithms. 2007, Anais.. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2007. . Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Ó, V. T. do, & Tinós, R. (2007). Strategies to increase solutions variability in protein folding in silico via genetic algorithms. In Proceedings. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. -
NLM
Ó VT do, Tinós R. Strategies to increase solutions variability in protein folding in silico via genetic algorithms. Proceedings. 2007 ;[citado 2025 dez. 29 ] -
Vancouver
Ó VT do, Tinós R. Strategies to increase solutions variability in protein folding in silico via genetic algorithms. Proceedings. 2007 ;[citado 2025 dez. 29 ] - Optimal neuron selection and generalization: NK ensemble neural networks
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