ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ(ΠΜΣ)
|
|
- Ὑπατια Νικολαΐδης
- 2 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ(ΠΜΣ) Εργαστήριο Βιομαθηματικών «Μεθοδολογία Βιοϊατρικής Έρευνας, Βιοστατιστική και Κλινική Βιοπληροφορική» «Research Methodology' in Biomedicine, Biostatistics and Clinical Bioinformatics» ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΉ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕΘΟΔΟΙ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ ΣΕ ΓΟΝΙΔΙΑΚΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ MACHINE LEARNING APPROACHES IN GENOMIC DATA Τάψας Απόστολος Τριμελής εξεταστηκή επιτροπή: Επιβλέπων Καθηγητής: ΔΡ. Ευάγγελος Ευαγγέλου, Επίκουρος Καθηγητής Τμήμα Ιατρικής, Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. ΔΡ. Στεφανίδης Ιωάννης, Καθηγητής Παθολογίας-Νεφρολογίας Τμήμα Ιατρικής, Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας. Χρυσούλα Δοξάνη Τμήμα Ιατρικής, Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας. Διπλωματική Εργασία υποβληθείσα στο Τμήμα Ιατρικής του Πανεπιστημίου Θεσσαλίας ως μέρος των απαιτήσεων για την απόκτηση Μεταπτυχιακού Διπλώματος Ειδίκευσης στη Μεθοδολογία Βιοϊατρικής Έρευνας, Βιοστατιστική και Κλινική Βιοπληροφορική. Λάρισα 2018
2 Machine Learning Approaches in Genomic Data 1/10
3 Machine Learning Approaches in Genomic Data 2/10 Machine Learning Approaches in Genomic Data T a p s a s A p o s t o lo s 1*, E v a n g e l o s E v a n g e l o u 2 * A bstract ύίτόχοι: Είναι η ε<)ηχμμοϊή μεδάίίων μηχανικής μάθησης σε μια πραγματική μελέτη περίτ τ. ωσης με σκοπώ πην ετύρεση ταυ χαλύτερυυ ίυμάτϊοποιηιή. Δεδομένα χ α Μέθοδοι: Ta δεδομένα της UK Biobartk περιέχουν γονάτυχυος για συμμετέχοντες. Από τους συμμετέχοντες αυτούς, 438,427 έχυυν γονοτυχηθεί σε ~ejj-.,j(j.-cjp-,r<lctu:ci,jc; απά το Affymetrix UlK Giobank Axiom Array chip ενώ οι υπόλοιποι γονοτυπήΐιηχα.ν o f πολυμορφισμούς -ατό το Affymetrix Affymetrix UK BiLEVE Axiom Array chip της μελέτης UK BiLEVE.H καταγραφή των μη τυποποιημένων πολυμορφισμών (imputation) πραγματοποιήθηκε χεντριχά απο την UK BiobarK χρησιμοποιώντας μια πλατφόρμα αναφοράς που σ'υγχώνευσε τις ΐώιτπμόρμες UK10K and 1000 GenCmeS P h ase 3 καθώς επίσης και την Consortium Reference Consortium (HRC) π>.ατφΰρμα. Λπΰ το'υς συμμετέχοντες της UlK EiobanK με διαθέσιμα γενετικά δεδομένα ατοκλείστηχαν τα άτομα μη-ευρωπαϊκής προέλευσης χαι με τη χρήση των κεντρικά παρεχόμενων δεδομένων duyftvti ; της UK BiobanK, αποκλείστηκαν ατά την ανάλυση οποιαδήχοτε ζεύγη συγγενών 1 συ χαι 2ου βαθμού. Εντοπίστηχαν τα περιστατικά μελανώματος, μέσω ττ]ς σύνθεσης με τα χεντρίηά μητρώα τσυ ΕθγΙΚΰύ Κέντρου Τγέίας του Ηνωμένου Βασιλείου {NHS). Ta κεντρικά μητρώα τσυ NHS ταρέχουν πληροφορίες σχετικά με τις καταχωρήσεις καρκίνου και τους θανάτους που χωδικοπυιούνται σύμφωνα με τη 10η αναθεώρηση της Διεθνούς Ταξινόμησης των Νοσημάτων {κωδικοί ICD-9koi ICD-10 {C43) {WHO. htlp:// Καπαλήξαμε σε 2,871 περιπτώσεις καρκίνου στο άτομα ευρωπαϊκής προέλευσης, των οποίων η πρώτη διάγνωση καρκίνου ήταν μελάνωμα. Ατά τους υπόλοιπους συμμετέχυντες της UK Biobank επιλέχθηχαν 373,624 υγιείς μάρτυρες οι οποίοι Λεν είχαν ποτέ διαγνωσθεί με καρκίνο ή είχαν αναφέρει την ύπαρςη καρκίνου μέσω αυτυαναφυράς και Λεν είχαν καταχωρηθεί ποτέ στο εθνικό μητρώο καρκίνου. ύΐτην συνέχεια επιλέχθηχαν 564 ασθενείς οι οποίοι είχαν διαγνωστεί με μελάνωμα και 564 υγιείς ασθενείς, με σχοπά την εκπαίδευση ενάς τεχνητού νευρωνικο δικτιού το οποίο θα προβλέπει αν ένας ^ υ ς ασθενείς επρώχειτο να αναπτύξει μελάνωμα. Λτοτελ,έ-σματα: Τα ποσοστά επιτυχίας πρόβλεψης των δύο δίητύων του εκπαιδευτήηαν Multilayer PercOptrOn -MLP και Support VeClCr Machine -SVM ήταν 63.99% και 80.71% αντίστοιχα όταν για την εκπαίδευση τους έγινε η χρήση μάνο των φϋνοιυεικών δεδομένων. Με την εισαγωγή των γενετικών δεδομένων στην εκπαίδευση των μοντέλων, το ποσοστό επιτυχίας πρόβλεψης -αυξήθηκε στα 72.1% για το μοντέλσ MLP και 81.67% για το μοντέλο SVM. ίΰυμτέράπματα: Το σημαντικότερο αποτέλεσμα της παρσύσας εργασίας είναι πως με την προσθήκη της γενετικής τληρογορίας στα μοντέλα επιτευχι) ήκαν μεγαλύτερα ττίστίστά ακρίβειας. Τ ο μοντέλο που προτείνετε ως καϊυυτερη επδογή είναι η μηχανή υποστήριξης Οιανυσμάτων {Su ρρο rt Vector Machine-SVM) χωρίς αυτό να-συνεπάγετε με την απάρριψη ενάς μοντέλου τεχνητού νευρωνικού 0LHT'jou[Multilayer Perceplron), καθώς η απάδοση της ακρίβειας του εςαρτάτε απά την αρχιτεκτονική το'υ. Keywords Μΐεγάλ.α Δεδομένα Ανάλυσης Δεδομένων Κςάρυξη Δεδομένων Μηχανική Μάθηση Μάθηση σ Βάθος Τεχνητά Νευμωνικά Δίκτυα Python 1Department of Bio-mathematics. University ot Thessaly. Larissa. Greece 1 Department of Health. University o f loannina. loannina. Greece C c rre s p c n d irg a u th o rs: alapsas^lrlh.^r. vangehs@cc.ucii.gr C o p y rig h l: Ατάτττυλατ X 2Q1B Me Γπνυύλιξτ, π τντΰ ; Ctvuu^HxrciC- All rights reserved. jk^ttofrurrai n ιντιτ^37γ. irjoij-rkc UiTr, η i:. u'-ujur, ir/; r.dflgoumc; cptirrxr. c^. υλοκλτ^υν ς τμημιΐίυ; ιιυτιή;, -.-ικ ΐμπυροαύ οκοτύ η χωρίτ ν ι avarrpi'^ira: r τςγη πρσέλϊυγγήτ τητ- Ετπτρέτίτ^ί r ινιτ ύτιιΐγγτ 1aTjiKlrpiiuoT, χέ ϊϊΐ3νυμτ γα π χ & ιΰ μη ycpliomooruyi. raraificu κτ,τ ή Ερπυνητυιη^ γ χΐΐω ς. 'jtm την προύτώΰϊγγτι νπ ava'^'peiii r τηηή προέλϊυσητ vrx: \a (ϊι^στράται τσ Tiapuv μήννμι. Ερωττ^ιτιπ τυτυ ar^upeuv τη χρ-τγιη τητ ίρτικτΐιτ τιπ κτρήογπίϋτπκό σκοτύ πρέπει να χτπ/θύνυντπι ρροτ τα crurypi^a. Οι 3τύ{ιτιτ yai τ3 ΕτνμτΓμπΐίμισχ τυν ιττριίχυντπι ot ι,τπ τα ΐητρττ^υ τι>ν crjyypayix yi^ fev τ^ρλπεί w Ερμτρτνΰτί ύτι xvttapuoiuaetjauv τι; ΕΤ.ΪΕϊημΓς ΟΐσΕί; ταυ ΠχνΕτπστήμιαυ ΟϊΕΓίτάλΐχτ.
4 Machine Learning Approaches in Genomic Data Tapsas Apostolos 1*, Evangelos Evangelou2* Abstract Purpose: The aim is to apply mechanical learning methods to a real case study in order to find the best classifier. Data and Methods: UK biobank data contain genotypes. From has been genotyped to polymorphisms from AffymetrixUK Biobank Axiom Array chip and the other has been genotyped to polymorphism from Affymetrix Affymetrix UK BiLEVE Axiom Array chip for the UK BiLEVE study. The imputation register was held from UK Biobank with UK10K 1000 Genomes phase 3 platform and Consortium Reference Consortium platform. Of the 488,377 British Biobank participants with available genetic data, people of non-european origin were excluded and using centrally-provided data from the English family of Biobank, exclusions from the analysis were any pairs of 1st and 2nd tier grades. Instances of melanoma have been identified by linking to the central registries of the National Health Center of the United Kingdom (NHS). NHS core registers provide information on cancer registries and deaths coded in accordance with the 10th revision of the International Classification of Diseases (ICD-9 (172) and ICD-10 (C43) (WHO, http: // / classifications / icd / el /). We ended up with 2,871 cases of cancer from people of European origin whose first diagnosis of cancer was melanoma. Of the remaining UK Biobank participants, 378,624 healthy controls were selected who had never been diagnosed with cancer or had reported self-reported cancer and had never been registered with the national cancer registry. Then, 564 patients who were diagnosed with melanoma and 564 healthy patients were selected to study an artificial neural network that would predict whether a new patient was going to develop melanoma. Results:The accuracy score for multilayer perceptron-mlp model and support vector machine-svm model is and without the genomic data. With the genomic data input the accuracy score is 72.1 for multilayer perceptron-mlp and for support vector machine SVM model. Conclusion: The most important result of this study is that with the addition of genetic information to the models, greater precision has been made. The model recommend as the best choice is the Support Vector Machine (SVM) without this leading to the rejection of an Artificial Neural Network model (Multilayer Perceptron), as accuracy is dependent on its architecture. Keywords Big Data - Genomic Data - Data Analysis - Data Mining - Machine Learning - Deep Learning - Neurall Networks - Python 1Department of Bio-mathematics, University of Thessaly Larissa, Greece 2 Department of Health, University of Ioannina, Ioannina, Greece C orresponding authors: atap sas@ u th.g r, vangelis@ cc.uoi.gr Copyright: Α π ό σ το λο ς Χ.Τ.Τ ά ψ α ς, 2018 Με επιφύλαξη παντός δικαιώματος. All rights reserved. Α παγορεύετα ι η αντιγραφή, αποθήκευση ή διανομή της παρούσας εργασίας, εξ ολοκλήρου ή τμήματος αυτής, γ ια εμπορικό σκοπό ή χω ρίς να αναγράφ εται η πηγή προέλευσής της. Ε πιτρέπεται η ανατύπω ση, αποθήκευση και διανομή για σκοπό μη κερδοσκοπικό, εκπαιδευτικής ή ερευνητικής φύσεω ς, υπό την προϋπόθεση να αναφέρεται η πηγή προέλευσης και να διατηρείται το παρόν μήνυμα. Ε ρω τήματα που αφορούν τη χρήση της εργασίας για κερδοσκοπικό σκοπό πρέπει να απευθύνονται προς το συγγραφέα. Οι απόψεις και τα συμπεράσματα που περιέχοντα ι σε αυτό το έγγρα φ ο εκφ ράζουν το ν συγγρα φ έα και δεν πρέπει να ερμηνευθεί ότι αντιπροσω πεύουν τις επίσημες θέσ εις του Π ανεπιστήμιου Θ εσσαλίας. 3
5 Machine Learning Approaches in Genomic Data 4/10 Εισαγωγή Υπόβαθρο Είναι γενικώς αποδεκτό πώς ζούμε, εξελισσόμαστε και αναπτυσσόμαστε στο σύγχρονο περιβάλλον της κοινωνίας της πληροφορίας. Στην εποχή αυτή έχουμε την δυνατότητα πρόσβασης σε γνώσεις στις οποίες θα ήταν δύσκολο ή αδύνατο να έχουμε πρόσβαση στο παρελθόν. Η δυνατότητα αυτή προκύπτει από την ανταλλαγή και αποθήκευση δεδομένων σε μεγάλες βάσεις δεδομένων με την μορφή ακατέργαστης πληροφορίας, σαν επακόλουθο της ραγδαίας εξέλιξης της τεχνολογίας κατά τον τελευταίο αιώνα. Η ανταλλαγή και αποθήκευση, αυτής της τόσο μεγάλης συγκομιδής δεδομένων (Big Data) παρατηρείτε όχι μόνο στο κοινωνικό τομέα (Social Media)[11], αλλά και στον επιστημονικό. Επιστημονικά κέντρα όπως π.χ η NASA[9] και το CERN[10] αποθηκεύουν μετρήσεις με την μορφή πληροφορίας. Ακόμη, μια συγκομιδή δεδομένων του βεληνεκούς αυτού συναντάται και στο πεδίο της Ιατρική. Οι κλασικές μέθοδοι της στατιστικής αδυνατούν να επεξεργαστούν αυτό τον τεράστιο όγκο δεδομένων[12], με απώτερο αποτέλεσμα να προκύπτει άμεσα η ανάγκη ανάπτυξης νέων μεθόδων επεξεργασίας των παραπάνω δεδομένων. Η ανάγκη αυτή δημιούργησε ένα νέο τομέα στην επιστήμη της Πληροφορικής, την Εξόρυξη Δεδομένων. Η Εξόρυξη Δεδομένων αποτελεί την συνεργασία διάφορων επιστημονικών κλάδων όπως αυτοί της Ιατρικής, των Μαθηματικών και Πληροφορικής. Φαίνεται να είναι πολλά υποσχόμενη καθώς εφαρμόζει μια σειρά νέων τεχνικών όπως η Μηχανική Μάθηση[13]. Η ανάγκη για εφαρμογή της εξόρυξης δεδομένων σε διάφορους κλάδους της Τγείας αυξάνεται με τον ίδιο ρυθμό αύξησης των δεδομένων που αποθηκεύονται καθημερινά στις βιοτράπεζες. Παραδείγματος χάριν στις βιοτράπεζες συναντούμε δεδομένα Γενετικής πληροφορίας(genomic Data)[14] τα οποία αποτελούν ένα μεγάλο όγκο ακατέργαστης πληροφορίας. Η Συνεργασία της επιστήμης της Πληροφορικής με την Μοριακή Βιολογια για την επεξεργασία αυτών των δεδομένων δημιούργησε την Βιο-πληροφορική. Λογιστική Παλινδρόμηση Η λογιστική παλινδρόμηση αποτελεί μια κλασική στατιστική μέθοδο ομαδοποίησης ή πρόβλεψης τιμών[16]. Η λογιστική παλινδρόμηση εφαρμόζεται όταν δεν ικανοποιούνται οι υποθέσεις της γραμμικής παλινδρόμησης οι οποίες είναι οι εξής: Ομοσκεδαστικότητα[16]. Κανονικότητα[16]. Γραμμικότητα[16]. Συνεπώς το λογιστικό μοντέλο είναι ένα μη γραμμικό μοντέλο το οποίο χρησιμοποιείται όταν η εξαρτημένη μεταβλητή (Τ) είναι δίτιμη[16], γνωστή και ως μεταβλητή Bernoulli, τα σφάλματα του οποίου δεν υπακούν στην κανονική κατανομή και η μεταβλητή απόκρισης Τ είναι διακριτή ή δίτιμη[16] και ορίζετε ως εξής: Y = E (Y) + ([16] (1) (β0+β1χ) 1 E (Y') = e(a)+ft*) + 1 = e-(ft+ft*) + 1 [16] (2) Επιπροσθέτως, η λογιστική παλινδρόμηση δίνει την δυνατότητα πρόβλεψης πιθανοφάνειας και αυτό συμβαίνει διότι η εξαρτημένη μεταβλητή (Τ) είναι δίτιμη, συνεπώς η συνάρτηση πυκνότητας πιθανότητας θα είναι: fi(yi) = π} (1 - π ) 1-Υ( [16] (3) H από κοινού συνάρτηση πιθανότητας είναι: g(y1...yn) Π πυ=1 fi(y) = Π πυ=1πγ( (1 π ) 1-Υ [16] (4) i i Λογαριθμίζοντας την παραπάνω συνάρτησης προκύπτει η παρακάτω σχέση: Εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης στην Ιατρική Η μηχανική μάθηση βρίσκει ευρεία εφαρμογή στον επιστημονικό κλάδο την Ιατρική, μερικές από αυτές τις εφαρμογές είναι: Ιατρική διάγνωση [23]. Πρόγνωση και πρόβλεψη του καρκίνου[21][22]. Ομαδοποίηση του DNA[19][20]. InL = Σ Yi(β0 + f t *.) - Σ 1 n( 1 + b1* ) (5) i= 1 i= 1 H σχέση(5) ονομάζεται λογαριθμική συνάρτηση πιθανοφάνειας ή ιδιότητα υπολογισμού της πιθανότητα εμφάνισης ενός συμβάντος που εμφανίζει η παραπάνω συνάρτηση[16], εφαρμόζεται σε μια πληθώρα ιατρικών προβλημάτων[15]. Διαδικασία Εξόρυξης Δεδομένων Η Εξόρυξη Δεδομένων αποτελείται από μία σειρά ενεργειών οι οποίες ακολουθούνται για τη δημιουργία γνώσης. Η διαδικασία αυτή αποτελείται από τέσσερα σ τάδια τα οποία παρουσιάζονται στο Σχήμα1.[1].
6 Machine Learning Approaches in Genomic Data 5/10 f(x)=x. Η παραπάνω περιγραφή εκφράζεται μαθηματικά με βάση την σχέση(1) ως: y = x * w1 θ (8) Data Warehouse Σχήμα 1. Διαδικασία Εξόρυξης Δεδομένων Περιγραφή Μοντέλων Η ιδέα των τεχνητών νευρωνικών δικτύων αναπτύχθηκε από τους McCulloch και Pits[1] το 1940 οι οποίοι περιέγραψαν ένα μοντέλο το οποίο αποτελεί το πιο απλό νευρωνικό δίκτυο, γνωστό και ως Perceptron. Οι McCulloch και Pitts περιέγραψαν αυτό το δίκτυο σαν μία διαδικασία πολλαπλασιασμού των εισόδων με ένα συντελεστή βάρους και στην συνέχεια η εισαγωγή τους σε μία συνάρτηση ενεργοποίησης η οποία εξάγει την τελική κατάσταση του νευρώνα[1]. Αναλυτικότερα αν x1, x2,.., xn είναι οι είσοδοι του νευρώνα τότε το άθροισμα που δέχεται ο νευρώνας δίνετε από την σχέση: u = Σ wi * Xi - θ [1] (6) Όπου wi τα συναπτικά βάρη του νευρώνα, θ το κατώφλι ενεργοποίησης και u η διέγερση του νευρώνα. Εν συνεχεία το παραπάνω αποτέλεσμα εισάγεται στην συνάρτηση ενεργοποίησης, και εξάγεται η τελική τιμή(κατάσταση του νευρώ να ^ όπως περιγράφεται στην παρακάτω σχέση: Στην παραπάνω σχέση οι τιμές των w1 και θ είναι σταθερές οπότε μπορεί να ορισθούν και ως έκφραση μιας ευθείας με τις εξής ιδιότητες: Μπορεί να προβλεφθεί η τιμή της εξαρτημένης μεταβλητής y. Η γενική μορφή της σχέσης(3) μπορεί να ομαδοποιηθεί. Τέλος, αν στην παραπάνω σχέση εισαχθούν περισσότερες ανεξάρτητες μεταβλητές τότε η σχέση αυτή θεωρείται ένα μοντέλο πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης. Οι δυνατότες του μοντέλου ενός νευρώνα περιορίζονται σε προβλήματα του δυσδιάστατου χώρου ή σε προβλήματα των οποίων οι πειραματικές μονάδες περιγράφονται από δύο χαρακτηριστικά[1]. Για την άρση λοιπόν αυτού του περιορισμού γίνεται η χρήση περισσότερων νευρώνων. Η χρήση κρυφών νευρώνων για παράδειγμα δημιουργεί μια αρχιτεκτονική πολλών στρωμάτων και νευρώνων γνωστή ως δίκτυο perceptron πολλών στρωμάτων(multi-layer Perceptron-MLP)[1]. y = f (u)[1] (7) Οι συναρτήσεις ενεργοποίησης που αναφέρθηκαν ποικίλουν. Μερικές από αυτές είναι: η βηματική συνάρτηση(step function), σιγμοειδής συνάρτηση (sigmoid), υπερβολική εφαπτομένη συνάρτηση(hyper-bolic tangent) και τέλος η συνάρτηση κατωφλίου (threshold function)[1]. output layer input layer hidden layer 1 hidden layer 2 Σχήμα 3. Μοντέλο Multi-Layer Perceptron 2 στωμάτων Το σφάλμα στον κόμβο εξόδου j του n-οστού δεδομένου εκφράζεται απο την σχέση: e (n) = dj (n) yj (n)[1] (9) Όπου d είναι η μεταβλητή στόχος και y η έξοδος του νευρώνα. Σε ένα δίκτυο perceptron πολλών στρωμάτων τα βάρη των κόμβων ρυθμίζονται βάσει διορθώσεων που ελαχιστοποιούν το σφάλμα σε ολόκληρη την έξοδο απο τήν σχέση: Το μοντέλο McColloch και Pitts είναι αρκετά κοντά σε ένα μοντέλο απλής γραμμικής παλινδρόμησης 1. 'Εστω ένας νευρώνας μίας εισόδου, στον οποίο εισέρχονται οι τιμές της μεταβλητής x πολλαπλασιαζόμενες με το αντίστοιχο βάρος τους w1 με συνάρτηση ενεργοποίησης την ε (n) = 1/2 Σ ej(n)[1] (10) j Ένα χαρακτηριστικό των MLP είναι ότι οι νευρώνες οποιουδήποτε
7 Machine Learning Approaches in Genomic Data 6/10 στρώματος l τροφοδοτούν αποκλειστικά το-υς νευρώνες του επόμενου στρώματος l+1[1]. Η δυνατότητ-α αναπαράστασης διαχωριστικών επιφανειών που παρέχουν τα MLP μπορεί να δώσει λύσεις σε μη γραμμικά διαχωρίσιμα προβλήματα[1]. Εκπαίδευση του μοντέλου Με τον όρο εκπαίδευση ενός δικτύου πολλών στρωμάτων εννοείται η διαδικασία ρύθμισης των βαρών του έτσι ώστε να ικανοποιείται κάποιο κριτήριο καταλληλόλητας[1]. Αυτό που κάνει ενδιαφέρουσα την εκπαίδευση ενός MLP είναι πως το κατάλληλο σε μέγεθος δίκτυο μπορεί να εκπαιδευθεί και να μάθει οποιαδήποτε συνάρτηση με οποιαδήποτε επιθυμητή ποιότητα προσέγγισης [1]. Ο παραπάνω ισχυρισμός είναι γνωστός και ως ιδιότητα του καθολικού προσεγγιστή[1]. Τέλος, τα βασικά προβλήματα που παρουσιάζει το παραπάνω μοντέλο είναι: Πρόβλημα αρχιτεκτονικής, δηλαδή πόσους νευρώνες και πόσα κρυφά επίπεδα θα πρέπει να διαθέτει το μοντέλο για τη βέλτιστη δυνατή λύση του εκάστοτε προβλήματος[1]. Ποια συνάρτηση ενεργοποίησης είναι η καταλληλότερη[1]. Βραδεία εκπαίδευση[1]. Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης Αν θεωρηθεί ένα γραμμικά διαχωρίσιμο πρόβλημα δύο ομάδων αυτό σημαίνει πως υπάρχουν άπειρά ζεύγη w,w0 που μπορούν να διαχωρίσουν τις δύο κλάσεις. Για την επιλογή της καλύτερης δυνατής λύσης χρησιμοποιείται το κριτήριο του περιθωρίου ταξινόμησης (margin) γ το οποίο ορίζεται ως το άθροισμα των γ0 και γ1 των κλάσεων όπου: wtx + W0 - ( W Tx + W0) r, 70 = mmxec0 = mmxec0 [1] (11) l w llw Σχήμα 4. Small-Margin Vs Maximum-margin. Hyperplane and margins for an SVM trained with samples from two classes. Samples on the margin are called the support vectors. Στην περίπτωση αυτή η βέλτιστη διαχωριστική επιφάνεια περιγράφεται απο την παρακάτω σχέση: P g*(x) = wtφ(χ) + W0 = Σ λιάίφ(χι)t Φ(χ)+ W0[1][1] (14) i=1 Εάν στην παραπάνω σχέση τα εσωτερικά γινόμενα αντικατασταθούν απο κ ^^)ω ς: k(x, y) = Φ(χ)Τ Φ(χ)[1] (15) Τότε η σχέση (9) ορίζεται ως: P g*(x) = wt Φ (χ)+ W0 = Σ hdik(x, y) + W0 [1] (16) ί=1 Η Συνάρτηση k(.,.) ονομάζεται συνάρτηση πυρήνα (kernel). Οι συνηθέστερες Συναρτήσεις πυρήνα είναι οι εξής: Γκαουσιανή RBF Πολυωνυμική Σιγμοειδής Οπως φαίνεται στο παρακάτω σχήμα: 7. wtx + w01. (wtx + w0) 71 = mmxec 1 = mi%ec 1 [1] (12) llw ii llw ii 7 = [1] (13) Τα πρότυπα x της κλάσης C0 και x ' της κλάσης C1 με τα οποία επιτυγχάνεται η ελάχιστη απόσταση καλούνται διανύσματα υποστήριξης(support vectors) όπως φαίνεται στο παρακάτω σχήμα. Η επέκταση της παραπάνω περιγραφής του μοντέλου σε μη γραμμικά διαχωρίσιμες κλάσεις μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας κάποιο κατάλληλο μη γραμμικό μετασχηματισμό Φ(.)[1] Σχήμα 5. Support Vector Machine Kernels
8 Machine Learning Approaches in Genomic Data 7/10 Μέθοδοι Εργαλεία Το εργαλείο που χρησιμοποιήθηκε για τη συγγραφή των προγραμμάτων προεπεξεργασίας και εκπαίδευσης των μοντέλων είναι το περιβάλλον Anaconda, το οποίο περιέχει το επιστημονικό εργαλείο spyder της γλώσσας προγραμματισμού Python 3.6. Μέγεθος και Χαρακτηριστικά του δείγματος Τα δεδομένα τα οποία συλλέχθηκαν από τη βιοτράπεζα του Ηνωμένου Βασιλείου( αγγίζουν τα περιστατικά τα οποία βρισκόντουσαν σε δύο αρχεία. Το αρχείο με όνομα phenotypic dataset το οποίο περιείχε τα φαινοτυπικά χαρακτηριστικά των περιπτώσεων, και το αρχείο με όνομα 20snps file 2 το οποίο περιείχε τους πολυμορφισμούς των υπαίτιων για το μελάνωμα[8] όπως φαίνεται στον παρκάτω πίνακα. SNP num code Region Gene EffectAllele EAF Beta P-value Γ lq21.3 ARNT/SETDB1 G 0,63 0, X rs lq42.12 PARP1 C 0,66 0, x rs p22.2 RMDN2 (CYP1B1) A 0,43 0, x 10-7 rs75s q33-q34 CASP8 A 0,27 0, x 10-9 rs pl5.33 TERT/CLPTM1L A 0,44 0, x rs pl3.2 SLC45A2 C 0,97 0, x rs p22.3 CDKAL1 C 0,32 0, x 10-8 rsl p21.1 AGR3 T 0,4 0, x 10-9 Γ p21 CDKN2A/MTAP T 0,52 0, X rsl q31.2 TMEM38B (RAD23B, TAL2) T 0,24 0, x rs q24.33 OBFC1 G 0,09 0, x 10-7 Γ llq l3.3 CCND1 A 0,32 0, X rsl Ilql4 -q21 TYR A 0,27 0, x rs Ilq22-q23 ATM G 0,86 0, x rs ql3.1 OCA2 A 0,84 0, x 10-9 rsl ql2.2 FTO A 0,16 0, x 10-9 rs q24.3 MC1R C 0,08 0,6 6.2 x rs qll.2 -ql2 ASIP T 0,14 0, x rs q22.3 MX2 T 0,6 0, x Γ ql3.1 PLA2G6 A 0,53 0, X Σχήμα 6. Λίστα πολυμορφισμών (SNP) που σχετίζονται στατιστικά σημαντικά με τον κίνδυνο ανάπτυξης μελανώματος. Τα χαρακτηριστικά των φαινοτυπικών δεδομένων είναι τα εξής: Φύλο (Sex) Ηλικία (Age) Ώρες έκθεσης στον ήλιο το καλοκαίρι (Time summer) 'Ώρες έκθεσης στον ήλιο το χειμώνα (Time winter) Ηλιακά εγκαύματα (Sunburns) Χρήση αντηλιακού (Sun Protection) Αν έχει γίνει solarium (Solarium) Χρώμα δέρματος (Skin colour) Ευκολία μαυρίσματος (Ease tanning) Χρώμα μαλλιών (Hair col) Γήρανση προσώπου (Facial ageing) Ανάπτυξη μελανώματος (Class) Προεπεξεργασία Για να εισαχθούν τα δεδομένα στο τελικό μοντέλο θα πρέπει να υποστούν κάποια προ επεξεργασία με σκοπό την εξισορρόπηση των δεδομένων[3]. Η προεπεξεργασία αποτελείται από εξής τρία βασικά βήματα: Την εξάλειψή ελλειπών τιμών (missing values), διότι προκύπτουν προβλήματα υπολογισμού[2]. Τον έλεγχο της ισορροπίας των δεδομένων, δηλαδή αν οι κλάσεις των δεδομένων είναι ίσες ως προς τον αριθμό τους και εάν όχι τότε θα πρέπει να εξισορροπηθούν, διότι προκύπτουν προβλήματα ειδίκευσης του μοντέλου σε μία κλάση (το μοντέλο προβλέπει καλά μόνο την μία κλάση) [3] Τη μείωση, αν είναι δυνατό, των διαστάσεων των δεδομένων ή αλλιώς την εξάλειψή περιττών χαρακτηριστικών του δείγματος (dataset)[3]. Χρησιμοποιήσαμε ένα προσθετικό (additive) μοντελο κληρον ομικότητας για την αναλύση των δεδομένών. Τέλος, θα πρέπει να ακολουθήσει ο έλεγχος εξάλειψης χαρακτηριστικών ή αλλιώς η μείωση διαστάσεων των δεδομέ-νων. Ανάλυσης Κυρίων Συνιστωσών Μία τέτοια μέθοδος είναι η Ανάλυση Κυρίων Συνιστωσών (Principal Components Analysis-PCA) η οποία προϋποθέτει τα παρακάτω βήματα[2][4]: Τον υπολογισμό του πίνακα συνδιακυμάνσεων S των χαρακτηριστικών D[2][4]. 'Οπου S = cov(d) (17) 1 n cov(x, y) = - Y[(xiX) * (>Ό7)] (18) n i= i Τον υπολογισμό των ιδιοτιμών και ιδιοδιανυσμάτων του πίνακα συνδιακυμάνσεων[2][4]. S * eigenvectors = eigenvalues * eigenvectors (19) Ο πίνακας των ιδωτιμών eigenvalues δείχνει την «συμμετοχή» του κάθε χαρακτηριστικού σε όλα τα δεδομένα. Εάν η τιμή αυτή είναι πάνω από 1 τότε η μέθοδος προτείνει πως το χαρακτηριστικό αυτό θα πρέπει να ληφθεί υπόψιν (Kaiser, 1960). Αν η τιμή του χαρακτηριστικού είναι κάτω από 1 τότε το χαρακτηριστικό αυτό δεν πρέπει να ληφθεί υπόψιν (Kaiser, 1960).
9 Machine Learning Approaches in Genomic Data 8/10 Αποτελέσματα Τα δεδομένα αποθηκεύτηκαν στο αρχείο με όνομα alleles και συγχωνεύτηκαν με τα δεδομένα του αρχείου phenotypic dataset. Τα δεδομένα τα οποία περιείχαν ελλειπούσες τιμές αφαιρέθηκαν με αποτέλεσμα το νέο μέγεθος του δείγματος να είναι περιπτώσεις εκ των οποίων οι 564 αποτελούν περιπτώσεις μελανώματος. Στην συνέχεια προστέθηκαν άλλες 564 υγιείς περιπτώσεις στο τελικό αρχείο με όνομα dataset με τελικό μέγεθος δείγματος 1016 περιπτώσεις 499 ευρωπαίων γυναικών και 517 ευρωπαίων ανδρών με μέσο όρο ηλικίας 57 έτη. Η επιλογή αυτή έγινε με σκοπό την αποφυγή της εξειδίκευσης του μοντέλου καθώς η μεγάλη ανισορροπία των περιπτώσεων(μελανώματος και μη μελανώματος) θα οδηγούσε σε απόρριψη της μικρότερης πληθυσμιακής ομάδας από το μοντέλο.[5] Στον παρακάτω πίνακα φαίνονται οι ιδιοτιμές των δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση των μοντέλων. Πίνακας ιδιοτιμών Χαρακτηριστικό Ιδιοτιμή sex age time summer time winter 7.23 sunburns 0.2 sun protection 0.2 solarium 1.4 skin col 1.21 ease tanning 0.67 hair col 0.80 facial ageing 0.94 Πίνακας 1. Πίνακας ιδιοτιμών του κάθε χαρακτηριστικού. Αν και το κριτήριο Kaiser προβλέπει πως τα χαρακτηριστικά, ηλιακά εγκαύματα, η χρήση του αντηλιακού, η ευκολία μαυρίσματος και το χρώμα τον μαλλιων θα πρεπει να παραληφθουν, παρόλα αυτά διατηρήθηκαν στο μοντέλο λόγω της γνωστής προγνωστικής τους αξίας στην ανάπτυξη του μελανώματος. H πρώτη προσέγγιση του προβλήματος έγινε με την κλασική μέθοδο της λογιστικής παλινδρόμησης. Η υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης μελανώματος χρησιμοποιώντας μόνο τα φαινοτυπικά χαρακτηριστικά(αρχείο με όνομα phenotypic dataset) των περιπτώσεων είναι 58.66% (σχήμα 7). Με την πρόσθεση των γενετικών δεδομένων (αρχείο phenotypic dataset και alleles) στο μοντέλο, η υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης ανέρχεται στο 60.31%(σχήμα 7). Προσεγγίζοντας το πρόβλημα με ένα multilayer perceptron-mlp για την ομαδοποίηση των δεδομένων. Η διαδικασία της εκπαίδευσης ενός MLP αποτελείται από δοκιμές οι οποίες γίνονται με σκοπό την επίτευξη της καλύ-τερης δυνατής ακρίβειας της πρόβλεψης. Οι δοκιμές πραγματοποιήθηκαν σε εναmlp ενός και δύο κρυφών στρωμάτων με μέγιστο αριθμό νευρώνων τους χίλιους. Η υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης μελανώματος χρησιμοποιώντας μόνο τα φαινοτυπικά χαρακτηριστικά(αρχείο με όνομα phenotypic dataset) των περιπτώσεων είναι 69% (σχήμα 7), με ένα κρυφό επίπεδο 498 νευρώνων. Με την πρόσθεση των γενετικών δεδομένων (αρχείο phenotypic dataset και alleles) στο μοντέλο, η υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης ανέρχεται στο 72.1%(σχήμα 7) ομοίως, με ένα κρυφό επίπεδο 498 νευρώνων. Η τρίτη προσέγγιση του προβλήματος είναι η εκπαίδευση ενός SVM. Η υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης μελανώματος χρησιμοποιώντας μόνο τα φαινοτυπικά χαρακτηριστικά(αρχείο με όνομα phenotypic dataset) των περιπτώσεων ανέρχεται στο ποσοστό του 80.71% (σχήμα 7). Με την πρόσθεση των γενετικών δεδομένων (αρχείο phenotypic dataset και alleles) στο μοντέλο, η υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης ανέρχεται στο 81.67%(σχήμα 7). Σχήμα 7. Ποσοστά Ακρίβειας Μοντέλων Συμπεράσματα Το σημαντικότερο αποτέλεσμα είναι η αύξηση του ποσοστού πρόβλεψης των μοντέλων με την εισαγωγή της γενετικής πληροφορίας. Το ποσοστό ακρίβειας πρόβλεψης του μοντέλου γραμμικής παλινδρόμησης ήταν το μικρότερο απο τα μοντέλα και οι τιμές του ήταν κοντά στα προβλεπόμενα αποτελέσματα σύμφωνα και με τη βιβλιογραφία[15][17][18]. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το SVM αποτελεί την αποδοτικότερη λύση συγκριτικά με τις άλλες δυο προσεγγίσεις όπως τεκμηριώνεται και στην επιστημονική βιβλιογραφία [6][7][17][18]. Η σωστή επιλογή της συνάρτησης πύρηνα(kemel) είναι εξαιρετικά σημαντική για την επίτευξη ορθών αποτελεσμάτων[7]. Στην παρούσα έρευνα τα δεδομένα κατά κύριο λόγο αποτελούνται από διακριτές τιμές και ο χώρος παραμέτρων ήταν ευκολά προσβάσιμος. Παρόλα αυτά όμως η «εικόνα» των δεδομένων παραμένει άγνωστη με αποτέλεσμα να υποθέτουμε πως οι κλάσεις των δεδομένων δεν είναι γραμμικά διαχωρίσιμες και κατ' επέκταση να χρησιμοποιηθεί η ανάλογη συνάρτηση πυρήνα (kernel).
10 Machine Learning Approaches in Genomic Data 9/10 Οι περιορισμοί της έρευνας είναι: το μέγεθος του δείγματος το οποίο προέκυψε από την εξάλειψη των ελλείπων τιμών. Η υπολογιστική δυνατότητα που δόθηκε για τις δοκιμές των αρχιτεκτονικών του MLP, καθώς η υπολογιστική δύναμη επιτρέπει ένα περιορισμένο χώρο δοκιμών με αποτέλεσμα η αρχιτεκτονική του MLP που χρησιμοποιήθηκε ίσως να μην είναι η αποδοτικότερη δυνατή, καθώς αν υπήρχε η υπολογιστική δυνατότητα για την επίτευξη περισσότερων δοκιμών σε μεγαλύτερη πληθώρα αρχιτεκτονικών να είχε προκύψει μια καλύτερη αρχιτεκτονική η οποία συνεπάγεται αύξηση της ακρίβειας του μοντέλου. Ευχαριστίες Η παρούσα έρευνα δεν θα ήταν δυνατόν να εκπονηθεί χωρίς την βοήθεια του επιβλέποντα Κ. Ευάγγελο Ευαγγέλου επίκουρου καθηγητή του τμήματος Ιατρικής, του Πανεπιστημίου Ιωαννίνων, ο οποίος με τις γνώσεις του και την διάθεση του για βοήθεια ήταν δίπλα μου σε οτιδήποτε χρειάστηκα σαν οδηγός σε αυτή την προσπάθεια. Θερμές ευχαριστίες θα πρέπει να δοθούν και στον υποψήφιο διδάκτορα K.Γιώργο Ντρίτσο για την εύρεση και αποστολή των δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση των μοντέλων. Βιβλιογραφία [1] Κωσταντίνος Διαμαντάρας. Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. Κλειδάριθμος,2007. Αθήνα. [2] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Εισαγωγή στην Εξόρυξη Δεδομένων. ΤΖΙΟΛΑ,2010. Θεσσαλονίκη. [3] Mr.Rushi Longadge, Ms. Snehlata S. Dongre, Dr. Latesh Malik, 2013, Class Imbalance Problem in Data Mining: Review, International Journal of Computer Science and Network (IJCSN), Volume 2, Issue 1, pp 4-5. [4] Krystyna KuZniar, Maciej Zajac, 2015, Some methods of pre-processing input data for neural networks, Institute of Fundamental Technological Research, Polish Academy of Sciences, Computer Assisted Methods in Engineering and Science, 22: pp [5] Mike Wasikowski, Member and Xue-wen Chen, Combating the Small Sample Class Imbalance Problem Using Feature Selection, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 22, No. 10, October [6] E.A.Zanaty, Support Vector Machines (SVMs) versus Multilayer Perception (MLP) in data classification, Egyptian Informatics Journa, 13,177,183,2012. [7] N.Barabino1, M.Pallavicini, A.Petrolini, M.Pontil, A.Verri, Support Vector Machines vs Multi-LayerPerceptron in Particle Identi cation,esann 1999 proceedings - European Symposium on Artificial Neural Networks Bruges (Belgium), April 1999, D-Facto public., ISBN X, pp [8] Law MH, Bishop DT, Lee JE, Brossard M, Martin NG, Moses EK, Song F8, Barrett JH, Kumar R, Easton DF, Pharoah PDP, Swerdlow AJ, Kypreou KP, Taylor JC, Harland M, Randerson-Moor J, Akslen LA, Andresen PA, Avril MF, Azizi E, Scarra GB, Brown KM, Debniak T, Duffy DL, Elder DE, Fang S, Friedman E, Galan P, Ghiorzo P, Gillanders EM, Goldstein AM, Gruis NA, Hansson J, Helsing P, Hocevar M, Hoiom V, Ingvar C, Kanetsky PA, Chen WV; GenoMEL Consortium; Essen-Heidelberg Investigators; SDH Study Group; Q-MEGA and QTWIN Investigators; AMFS Investigators; ATHENS Melanoma Study Group, Landi MT, Lang J, Lathrop GM, Lubinski J, Mackie RM, Mann GJ, Molven A, Montgomery GW, Novakovic S, Olsson H, Puig S, Puig-Butille JA, Qureshi AA, Radford-Smith GL, van der Stoep N, van Doom R, Whiteman DC, Craig JE, Schadendorf D, Simms LA, Burdon KP, Nyholt DR, Pooley KA, Orr N, Stratigos AJ, Cust AE, Ward SV, Hayward NK, Han J, Schulze HJ, Dunning AM, Bishop JAN, Demenais F, Amos CI, MacGregor S, Iles MM, Genome-wide meta-analysis identifies five new susceptibility loci for cutaneous malignant melanoma,epub, doi: /ng.3373 Sep.2015 [9] Piyush Mehrotra, L. Harper Pryor, F. Ron Bailey, Marc Cotnoir, Supporting Big Data Analysis and Analytics at the NASA Advanced Supercomputing (NAS) Facility,NASA Advanced Supercomputing (NAS) Division, NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035, Version 1, January 29, [10] Tapio Niemi, Jukka K. Nurminen, Jukka, K. NurminenJuha- Matti LiukkonenAri-PekkaHameri, Ari-Pekka Hameri,Towards Green Big Data at CERN,November 2017 [11] Savita Kumari,impact of big data and social media on society,march 2016 [12] Chun Wang, Ming-Hui Chen, Elizabeth Schifano, Jing Wu, and Jun Yan, Statistical methods and computing for big data,stat Interface. 2016; 9(4): , Sep 29 [13] Yanqing Zhang, Jagath C. Rajapakse, Machine Learning in Bioinformatics, A JOHN WILEY SONS, INC PUBLICA TIONS, 2009, New Jersey. [14] C. Lathe III (OpenHelix), Jennifer M. Williams (Open- Helix), Mary E. Mangan (OpenHelix) Donna Karolchik (University of California, Santa Cruz Genome Bioinformatics Group,Genomic Data Resources: Challenges and Promises, Challenges and Promises. Nature Education 1(3):2,2008.
11 Machine Learning Approaches in Genomic Data 10/10 [15] Kypreou KP, Stefanaki I, Antonopoulou K, Karagianni F, Ntritsos G, Zaras A, Nikolaou V, Kalfa I, Chasapi V, Polydorou D, Gogas H, Spyrou GM, Bertram L, Lill CM, Ioannidis JP, Antoniou C, Evangelou E, Stratigos AI.J Invest Dermatol., Prediction of Melanoma Risk in a Southern European Population Based on a Weighted Genetic Risk Score, 2016 Mar;136(3): doi: /j.jid Epub 2015 Dec 14. [16] Joseph M. Hilbe, Practical Guide to Logistic Regression, Chapman and Hall/CRC, [17] Diego Alejandro Salazar, Jorge Ivan Velez, Juan Carlos Salazar, Comparison between SVM and Logistic Regression: Which One is Better to Discriminate?, Revista Colombiana de Estadistica Nirmero especial en Bioestadistica, volumen 35, no. 2, pp. 223 a 237.Junio [18] Abdulhamit Subasi Ergun Ercelebi, Classification of EEG signals using neural network and logistic regression, Computer Methods and Programs in Biomedicine Volume 78, Issue 2, May 2005, Pages [19] Ngoc Giang Nguyen, Vu Anh Tran, Duc Luu Ngo, Dau Phan, Favorisen Rosyking Lumbanraja, Mohammad Reza Faisal, Bahriddin Abapihi, Mamoru Kubo, Kenji Satou, DNA Sequence Classification by Convolutional Neural Network,27 April [20] Wang JT, Rozen S, Shapiro BA, Shasha D, Wang Z, Yin M, New techniques for DNA sequence classification., 1999 Summer;6(2): [21] Hiba Asri, Hajar Mousannif, Hassan Al Moatassime, Thomas Noeld, Using Machine Learning Algorithms for Breast Cancer Risk Prediction and Diagnosis,Procedia Computer Science Volume 83, 2016, Pages [22] Konstantin akourou, Themis P.Exarchos, Konstantinos P.Exarchos, Michalis V.Karamouzis, Dimitrios I.Fotiadis, Machine learning applications in cancer prognosis and prediction,computational and Structural Biotechnology Journal Volume 13, 2015, Pages [23] Igor Kononenk, Machine learning for medical diagnosis: history, state of the art and perspective, Artificial Intelligence in Medicine Volume 23, Issue 1, August 2001, Pages
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΑΓΧΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟΥ ΤΟΥ ΜΑΣΤΟΥ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΜΑΣΤΕΚΤΟΜΗ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΑΓΧΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟΥ ΤΟΥ ΜΑΣΤΟΥ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΜΑΣΤΕΚΤΟΜΗ ΧΡΥΣΟΒΑΛΑΝΤΗΣ ΒΑΣΙΛΕΙΟΥ ΛΕΜΕΣΟΣ 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ
Διαβάστε περισσότεραΟ νοσηλευτικός ρόλος στην πρόληψη του μελανώματος
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή διατριβή Ο νοσηλευτικός ρόλος στην πρόληψη του μελανώματος Ονοματεπώνυμο: Αρτέμης Παναγιώτου Επιβλέπων καθηγητής: Δρ. Αντρέας Χαραλάμπους
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων. Διαλέξεις 15-16
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διαλέξεις 15-16 Νευρωνικά Δίκτυα(Neural Networks) Fisher s linear discriminant: Μείωση διαστάσεων (dimensionality reduction) y Τ =w x s + s =w S w 2 2 Τ 1 2 W ( ) 2 2 ( ) m2
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη. 18η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.
Τεχνητή Νοημοσύνη 18η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται: στο βιβλίο Machine Learning του T. Mitchell, McGraw- Hill, 1997,
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων
Μέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων Εισηγητής: ρ Ηλίας Ζαφειρόπουλος Εισαγωγή Ιατρικά δεδοµένα: Συλλογή Οργάνωση Αξιοποίηση Data Mining ιαχείριση εδοµένων Εκπαίδευση
Διαβάστε περισσότεραΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ. Ενότητα #12: Εισαγωγή στα Nευρωνικά Δίκτυα. Αναστάσιος Ντούνης Τμήμα Μηχανικών Αυτοματισμού Τ.Ε.
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ Ενότητα #12: Εισαγωγή στα Nευρωνικά Δίκτυα Αναστάσιος Ντούνης Τμήμα Μηχανικών Αυτοματισμού Τ.Ε. Άδειες Χρήσης Το
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδοι Μηχανικής Μάθησης στην επεξεργασία Τηλεπισκοπικών Δεδομένων. Δρ. Ε. Χάρου
Μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης στην επεξεργασία Τηλεπισκοπικών Δεδομένων Δρ. Ε. Χάρου Πρόγραμμα υπολογιστικής ευφυίας Ινστιτούτο Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών ΕΚΕΦΕ ΔΗΜΟΚΡΙΤΟΣ exarou@iit.demokritos.gr Μηχανική
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή διατριβή. Ονοματεπώνυμο: Αργυρώ Ιωάννου. Επιβλέπων καθηγητής: Δρ. Αντρέας Χαραλάμπους
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή διατριβή Διερεύνηση της αποτελεσματικότητας εναλλακτικών και συμπληρωματικών τεχνικών στη βελτίωση της ποιότητας της ζωής σε άτομα με καρκίνο
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα & Περιβάλλον
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Πληροφοριακά Συστήματα & Περιβάλλον Ενότητα 8: Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Παναγιώτης Λεφάκης Δασολογίας & Φυσικού Περιβάλλοντος Άδειες Χρήσης
Διαβάστε περισσότεραNATIONAL AND KAPODISTRIAN UNIVERSITY OF ATHENS SCHOOL OF SCIENCE FACULTY OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATIONS
NATIONAL AND KAPODISTRIAN UNIVERSITY OF ATHENS SCHOOL OF SCIENCE FACULTY OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATIONS INTERDICIPLINARY POSTGRADUATE PROGRAMME "INFORMATION TECHNOLOGIES IN MEDICINE AND BIOLOGY"
Διαβάστε περισσότεραΕκτεταμένη έκθεση σε υπεριώδη ακτινοβολία στην παιδική και εφηβική ηλικία και εμφάνιση μελανώματος.
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Εκτεταμένη έκθεση σε υπεριώδη ακτινοβολία στην παιδική και εφηβική ηλικία και εμφάνιση μελανώματος. Ονοματεπώνυμο φοιτήτριας : Ελίνα
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. Τσιριγώτης Γεώργιος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας & Θράκης
Τεχνητά Τσιριγώτης Γεώργιος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας & Θράκης Ο Βιολογικός Νευρώνας Δενδρίτες Συνάψεις Πυρήνας (Σώμα) Άξονας 2 Ο Βιολογικός Νευρώνας 3 Βασικά Χαρακτηριστικά
Διαβάστε περισσότεραΤΟ ΜΟΝΤΕΛΟ Οι Υποθέσεις Η Απλή Περίπτωση για λi = μi 25 = Η Γενική Περίπτωση για λi μi..35
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΣΥΣΧΕΤΙΣΕΩΝ ΧΡΕΟΚΟΠΙΑΣ ΚΑΙ ΤΩΝ
Διαβάστε περισσότεραSplice site recognition between different organisms
NATIONAL AND KAPODISTRIAN UNIVERSITY OF ATHENS SCHOOL OF SCIENCE DEPARTMENT OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATIONS INTERDEPARTMENTAL POSTGRADUATE PROGRAM "INFORMATION TECHNOLOGIES IN MEDICINE AND BIOLOGY"
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία ΜΟΡΙΑΚΗ ΚΑΙ ΦΑΙΝΟΤΥΠΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΝΟΣ ΚΥΠΡΙΑΚΟΥ ΠΛΗΘΥΣΜΟΥ ΣΚΛΗΡΟΥ ΣΙΤΑΡΙΟΥ ΠΟΥ ΑΠΟΚΤΗΘΗΚΕ ΑΠΟ ΤΡΑΠΕΖΑ
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων Ι
Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραΜοντέλο Perceptron πολλών στρωμάτων Multi Layer Perceptron (MLP)
Μοντέλο Perceptron πολλών στρωμάτων Multi Layer Perceptron (MLP) x -0,5 a x x 2 0 0 0 0 - -0,5 y y 0 0 x 2 -,5 a 2 θ η τιμή κατωφλίου Μία λύση του προβλήματος XOR Multi Layer Perceptron (MLP) x -0,5 Μία
Διαβάστε περισσότεραΔιακριτικές Συναρτήσεις
Διακριτικές Συναρτήσεις Δρ. Δηµήτριος Τσέλιος Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Θεσσαλίας Τµήµα Διοίκησης Επιχειρήσεων Θερµικός χάρτης των XYZ ξενοδοχείων σε σχέση µε τη γεωγραφική περιοχή τους P. Adamopoulos New
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή
Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών ΗΜΜΥ 795: ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ Ακαδηµαϊκό έτος 2010-11 Χειµερινό Εξάµηνο Τελική εξέταση Τρίτη, 21 εκεµβρίου 2010,
Διαβάστε περισσότεραΧαλκίδης Νέστωρας, Τσαγιοπούλου Μαρία, Παπακωνσταντίνου Νίκος, Μωυσιάδης Θεόδωρος. Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης 2016
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης 2016 Χαλκίδης Νέστωρας, Τσαγιοπούλου Μαρία, Παπακωνσταντίνου Νίκος, Μωυσιάδης Θεόδωρος Η παρούσα εργασία έγινε στα πλαίσια της εκπόνησης της διπλωματικής διατριβής
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία. Κόπωση και ποιότητα ζωής ασθενών με καρκίνο.
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Κόπωση και ποιότητα ζωής ασθενών με καρκίνο Μαργαρίτα Μάου Λευκωσία 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ
Διαβάστε περισσότεραΔημήτριος Κουτσούρης, Καθηγητής ΕΜΠ Ηλιοπούλου Δήμητρα, Δρ. Βιοϊατρικής Τεχνολογίας, Ηλεκτρολόγος Μηχ. και Μηχ. Υπολογιστών, ΕΜΠ
Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΣΤΗΝ ΕΞΑΤΟΜΙΚΕΥΜΕΝΗ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΓΥΝΑΙΚΩΝ ΜΕ ΠΑΘΟΛΟΓΙΚΟ ΤΕΣΤ ΠΑΠΑΝΙΚΟΛΑΟΥ Δημήτριος Κουτσούρης, Καθηγητής ΕΜΠ Ηλιοπούλου Δήμητρα, Δρ. Βιοϊατρικής Τεχνολογίας, Ηλεκτρολόγος
Διαβάστε περισσότεραΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ Τμήμα Επιστήμης Φυσικής Αγωγής και Αθλητισμού Πρόγραμμα Διδακτορικών Σπουδών ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΟ ΕΝΤΥΠΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ Τμήμα Επιστήμης Φυσικής Αγωγής και Αθλητισμού Πρόγραμμα Διδακτορικών Σπουδών ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΟ ΕΝΤΥΠΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ 1. ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: Προχωρημένη Στατιστική 2. ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΕΙΣΗΓΗΣΕΩΝ
Διαβάστε περισσότεραΣτοιχεία εισηγητή Ημερομηνία: 10/10/2017
Θέμα μεταπτυχιακής διατριβής: Λογισμικά μελέτης και σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων - συγκρτική μελέτη και εφαρμογές. 1) Μελέτη των δημοφιλών λογισμικών σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων VREP και ROS. 2)
Διαβάστε περισσότεραΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΙΣΗ
ΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΙΣΗ Τα μη γραμμικά μοντέλα έχουν την πιο κάτω μορφή: η μορφή αυτή μοιάζει με τη μορφή που έχουμε για τα γραμμικά μοντέλα ( δηλαδή η παρατήρηση Y i είναι το άθροισμα της αναμενόμενης
Διαβάστε περισσότεραResearch on Economics and Management
36 5 2015 5 Research on Economics and Management Vol. 36 No. 5 May 2015 490 490 F323. 9 A DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2015.05.007 1000-7636 2015 05-0052 - 10 2008 836 70% 1. 2 2010 1 2 3 2015-03
Διαβάστε περισσότεραMolecular evolutionary dynamics of respiratory syncytial virus group A in
Molecular evolutionary dynamics of respiratory syncytial virus group A in recurrent epidemics in coastal Kenya James R. Otieno 1#, Charles N. Agoti 1, 2, Caroline W. Gitahi 1, Ann Bett 1, Mwanajuma Ngama
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ.
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ Φίλιππος Λουκά Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ. Data Mining - Classification
ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ ΚΑΙ ΓΛΩΣΣΙΚΑ ΕΡΓΑΛΕΙΑ Data Mining - Classification Data Mining Ανακάλυψη προτύπων σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Σαν πεδίο περιλαμβάνει κλάσεις εργασιών: Anomaly Detection:
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΔΟΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΛΙΚΩΝ Εξαγωγή χαρακτηριστικών μαστογραφικών μαζών και σύγκριση
Διαβάστε περισσότεραΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΣΤΟ ΟΡΟΣ ΠΗΛΙΟ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ
EΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΕΙΟ Τμήμα Μηχανικών Μεταλλείων-Μεταλλουργών ΖΩΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΚΑΤΟΛΙΣΘΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ ΜΕ ΤΗ ΣΥΜΒΟΛΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΥΜΒΟΛΟΜΕΤΡΙΑΣ ΜΟΝΙΜΩΝ ΣΚΕΔΑΣΤΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Κιτσάκη Μαρίνα
Διαβάστε περισσότεραΤο μοντέλο Perceptron
Το μοντέλο Perceptron Αποτελείται από έναν μόνο νευρώνα McCulloch-Pitts w j x x 1, x2,..., w x T 1 1 x 2 w 2 Σ u x n f(u) Άνυσμα Εισόδου s i x j x n w n -θ w w 1, w2,..., w n T Άνυσμα Βαρών 1 Το μοντέλο
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589)
Ανάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589) Μεγαλοοικονόμου Βασίλειος Τμήμα Μηχ. Η/ΥκαιΠληροφορικής Επιστημονικός Υπεύθυνος Στόχος Προτεινόμενου Έργου Ανάπτυξη μεθόδων
Διαβάστε περισσότεραΖωντανό Εργαστήριο Thessaloniki Active and Healthy Ageing Living Lab Παρακολούθηση ατόμων στο σπίτι σε πραγματικό χρόνο
1 Ζωντανό Εργαστήριο Thessaloniki Active and Healthy Ageing Living Lab Παρακολούθηση ατόμων στο σπίτι σε πραγματικό χρόνο Συλλογή δεδομένων Μελέτη κινησιολογικών και συμπεριφορικών συνηθειών Πρόβλεψη ψυχικών
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διαλέξεις 15 16 Λογιστική παλινδρόμηση (Logistic regression) Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks) g ( x) = w x+ w T k k k0 1 ( T T WLS = X X) X T= X T Γραμμικές διαχωριστικές
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Ο ΜΗΤΡΙΚΟΣ ΘΗΛΑΣΜΟΣ ΚΑΙ Η ΣΧΕΣΗ ΤΟΥ ΜΕ ΤΟ ΚΑΡΚΙΝΟ ΤΟΥ ΜΑΣΤΟΥΣ ΣΤΙΣ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΠΟΥ ΕΙΝΑΙ ΦΟΡΕΙΣ ΤΟΥ ΟΓΚΟΓΟΝΙΔΙΟΥ BRCA1 ΚΑΙ BRCA2. Βασούλλα
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ERSA
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ERSA ΜΕΛΟΣ ΤΗΣ ΔΙΕΘΝΟΥΣ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΗΣ ΕΤΑΙΡΕΙΑΣ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ (RSAI, ERSA) Οικονομική Κρίση και Πολιτικές Ανάπτυξης και Συνοχής 10ο Τακτικό Επιστημονικό
Διαβάστε περισσότεραHepatitis B virus infection and waste collection: prevalence, risk factors, and infection pathway. Rachiotis G, Papagiannis D, Markas D, Thanasias E, Dounias G, Hadjichristodoulou C. Source Medical Faculty,
Διαβάστε περισσότεραΗ θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. Χρυσάνθη Στυλιανού Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ
Διαβάστε περισσότεραΕισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500
Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Πληθυσμός Δείγμα Δείγμα Δείγμα Ο ρόλος της Οικονομετρίας Οικονομική Θεωρία Διατύπωση της
Διαβάστε περισσότεραΑνάπτυξη διαδικτυακής διαδραστικής εκπαιδευτικής εφαρμογής σε λειτουργικό σύστημα Android
Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών Τ.Ε. Ανάπτυξη διαδικτυακής διαδραστικής εκπαιδευτικής εφαρμογής σε λειτουργικό σύστημα Android Πτυχιακή Εργασία Φοιτητής:
Διαβάστε περισσότεραΕξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα
Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά εδομένα Καρυπίδης Γεώργιος (Μ27/03) Επιβλέπων Καθηγητής: Ιωάννης Βλαχάβας MIS Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Φεβρουάριος 2005 Εξόρυξη Γνώσης από Βιολογικά
Διαβάστε περισσότεραΚΒΑΝΤΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ
Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών Τ.Ε. ΚΒΑΝΤΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ Πτυχιακή Εργασία Φοιτητής: ΜIΧΑΗΛ ΖΑΓΟΡΙΑΝΑΚΟΣ ΑΜ: 38133 Επιβλέπων Καθηγητής Καθηγητής Ε.
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικός οδηγός για τους φοιτητές ενός Α.Ε.Ι.
Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών Τ.Ε. Ηλεκτρονικός οδηγός για τους φοιτητές ενός Α.Ε.Ι. Πτυχιιακή Εργασίία Φοιτητής: Δημήτριος Παπαοικονόμου ΑΜ: 36712
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ- ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ & ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΠΑΚΕΤΑ (ΣΤ3) ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΣT3 ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ 2 ο
ΓΕΝΙΚΑ ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ- ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ & ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΠΑΚΕΤΑ (ΣΤ3) ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΣT3 ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ 2 ο ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
Διαβάστε περισσότεραΣΥΣΤΗΜΑ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ ΣΕ ΣΧΕ ΟΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ
ΣΥΣΤΗΜΑ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ ΣΕ ΣΧΕ ΟΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ ΠΑΡΑ ΟΤΕΟ 9 ΠΛΑΤΦΟΡΜΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ Συγγραφείς: ημήτρης Παρώνης, Αδριανός Ρετάλης, Φίλιππος Τύμβιος,
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων»
Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων» Αργυροπούλου Αιμιλία
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διδάσκων: Γεώργιος Μήτσης, Λέκτορας, Τμήμα ΗΜΜΥ Γραφείο: GP401 Ώρες γραφείου: Οποτεδήποτε (κατόπιν επικοινωνίας) Τηλ: 22892239 Ηλ. Ταχ.: gmitsis@ucy.ac.cy Βιβλιογραφία C. M.
Διαβάστε περισσότεραStabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΑΡΑΘΕΟΔΩΡΗΣ 2008
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΚΑΡΑΘΕΟΔΩΡΗΣ 2008 ΤΙΤΛΟΣ ΕΡΓΟΥ: "Μελέτη της χρηματοοικονομικής αποτύπωσης περιβαλλοντικών πληροφοριών, της περιβαλλοντικής διαχείρισης, επίδοσης και αποτελεσματικότητας των ελληνικών επιχειρήσεων"
Διαβάστε περισσότεραΠτυχιακή εργασία Ο ΡΟΛΟΣ ΤΩΝ ΚΟΙΝΟΤΙΚΩΝ ΝΟΣΗΛΕΥΤΩΝ ΣΤΗ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΟΥ ΠΑΙΔΙΟΥ ΜΕ ΧΡΟΝΙΟ ΑΣΘΜΑ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή εργασία Ο ΡΟΛΟΣ ΤΩΝ ΚΟΙΝΟΤΙΚΩΝ ΝΟΣΗΛΕΥΤΩΝ ΣΤΗ ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΟΥ ΠΑΙΔΙΟΥ ΜΕ ΧΡΟΝΙΟ ΑΣΘΜΑ ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ: ΚΥΡΙΑΚΟΣ ΛΟΙΖΟΥ ΑΡΙΘΜΟΣ
Διαβάστε περισσότεραΒΕΛΤΙΩΣΗ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΔΙΑΣΦΑΛΙΣΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΣΕ ΜΕΤΑΛΛΟΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑ
Σχολή Mηχανικής και Τεχνολογίας Πτυχιακή εργασία ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΔΙΑΣΦΑΛΙΣΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΣΕ ΜΕΤΑΛΛΟΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑ Στέλιος Καράσαββας Λεμεσός, Μάιος 2017
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΟΤΕΧΝΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΝΟΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΑ ΑΥΤΟΝΟΜΟΥ ΝΗΣΙΟΥ ΜΕ Α.Π.Ε
Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών Τ.Ε. ΟΙΚΟΝΟΜΟΤΕΧΝΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΝΟΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΑ ΑΥΤΟΝΟΜΟΥ ΝΗΣΙΟΥ ΜΕ Α.Π.Ε Πτυχιακή Εργασία Φοιτητής: Γεμενής Κωνσταντίνος ΑΜ: 30931 Επιβλέπων Καθηγητής Κοκκόσης Απόστολος Λέκτορας
Διαβάστε περισσότεραΙατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική Μεταβλητές Διδάσκοντες: Ευάγγελος Ευαγγέλου, Kωνσταντίνος Τσιλίδης, Ιωάννης Δημολιάτης, Ευαγγελία Ντζάνη, Γεωργία Σαλαντή
Διαβάστε περισσότερα3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o
Sound Source Identification based on Deep Learning with Partially-Shared Architecture 1 2 1 1,3 Takayuki MORITO 1, Osamu SUGIYAMA 2, Ryosuke KOJIMA 1, Kazuhiro NAKADAI 1,3 1 2 ( ) 3 Tokyo Institute of
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Επιβλέπων Καθηγητής: Δρ. Νίκος Μίτλεττον Η ΣΧΕΣΗ ΤΟΥ ΜΗΤΡΙΚΟΥ ΘΗΛΑΣΜΟΥ ΜΕ ΤΗΝ ΕΜΦΑΝΙΣΗ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ ΤΥΠΟΥ 2 ΣΤΗΝ ΠΑΙΔΙΚΗ ΗΛΙΚΙΑ Ονοματεπώνυμο: Ιωσηφίνα
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα. Πρόλογος... 15
Περιεχόμενα Πρόλογος... 15 Κεφάλαιο 1 ΘΕΩΡΗΤΙΚΑ ΚΑΙ ΦΙΛΟΣΟΦΙΚΑ ΟΝΤΟΛΟΓΙΚΑ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΟΛΟΓΙΚΑ ΖΗΤΗΜΑΤΑ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΤΟΥ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟΥ ΚΟΣΜΟΥ... 17 Το θεμελιώδες πρόβλημα των κοινωνικών επιστημών...
Διαβάστε περισσότεραΠτυχιακή Εργασία Η ΑΝΤΙΛΑΜΒΑΝΟΜΕΝΗ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΣΤΗΡΙΞΗ ΣΤΙΣ ΘΗΛΑΖΟΥΣΕΣ ΜΗΤΕΡΕΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Η ΑΝΤΙΛΑΜΒΑΝΟΜΕΝΗ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΣΤΗΡΙΞΗ ΣΤΙΣ ΘΗΛΑΖΟΥΣΕΣ ΜΗΤΕΡΕΣ Ονοματεπώνυμο: Στέλλα Κόντζιαλη Αριθμός Φοιτητικής Ταυτότητας: 2010414838
Διαβάστε περισσότεραΠρόλογος... xv. Κεφάλαιο 1. Εισαγωγικές Έννοιες... 1
Πρόλογος... xv Κεφάλαιο 1. Εισαγωγικές Έννοιες... 1 1.1.Ιστορική Αναδρομή... 1 1.2.Βασικές Έννοιες... 5 1.3.Πλαίσιο ειγματοληψίας (Sampling Frame)... 9 1.4.Κατηγορίες Ιατρικών Μελετών.... 11 1.4.1.Πειραµατικές
Διαβάστε περισσότεραHIV HIV HIV HIV AIDS 3 :.1 /-,**1 +332
,**1 The Japanese Society for AIDS Research The Journal of AIDS Research +,, +,, +,, + -. / 0 1 +, -. / 0 1 : :,**- +,**. 1..+ - : +** 22 HIV AIDS HIV HIV AIDS : HIV AIDS HIV :HIV AIDS 3 :.1 /-,**1 HIV
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση συνεχών μεταβλητών. Γεωργία Σαλαντή. Λέκτορας Εργαστήριο υγιεινής και Επιδημιολογίας
Συσχέτιση Παλινδρόμηση Ανάλυση συνεχών μεταβλητών Γεωργία Σαλαντή Λέκτορας Εργαστήριο υγιεινής και Επιδημιολογίας Περιεχόμενα Συσχέτιση μεταξύ δύο συνεχών μεταβλητών Παλινδρόμηση μεταξύ Μίας συνεχούς μεταβλητής
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
Εισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) Ανάπτυξη μεθόδων και τεχνολογιών για την επίλυση προβλημάτων στα οποία ο άνθρωπος υπερέχει (?) του υπολογιστή Συλλογισμοί
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Version 2 1 Άλλοι τύποι νευρωνικών δικτύων Αυτοοργανούμενοι χάρτες (Self-organizing maps - SOMs) Αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (Recurrent Neural Networks): γενικής
Διαβάστε περισσότερα«ΨΥΧΙΚΗ ΥΓΕΙΑ ΚΑΙ ΣΕΞΟΥΑΛΙΚΗ» ΠΑΝΕΥΡΩΠΑΪΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΤΗΣ GAMIAN- EUROPE
«ΨΥΧΙΚΗ ΥΓΕΙΑ ΚΑΙ ΣΕΞΟΥΑΛΙΚΗ» ΠΑΝΕΥΡΩΠΑΪΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΤΗΣ GAMIAN- EUROPE We would like to invite you to participate in GAMIAN- Europe research project. You should only participate if you want to and choosing
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων. Μη παραμετρικές τεχνικές Αριθμητικά. (Non Parametric Techniques)
Αναγνώριση Προτύπων Μη παραμετρικές τεχνικές Αριθμητικά Παραδείγματα (Non Parametric Techniques) Καθηγητής Χριστόδουλος Χαμζάς Τα περιεχόμενο της παρουσίασης βασίζεται στο βιβλίο: Introduction to Pattern
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΔΠΗΣΖΜΗΟ ΠΑΣΡΩΝ ΣΜΖΜΑ ΖΛΔΚΣΡΟΛΟΓΩΝ ΜΖΥΑΝΗΚΩΝ ΚΑΗ ΣΔΥΝΟΛΟΓΗΑ ΤΠΟΛΟΓΗΣΩΝ ΣΟΜΔΑ ΤΣΖΜΑΣΩΝ ΖΛΔΚΣΡΗΚΖ ΔΝΔΡΓΔΗΑ
ΠΑΝΔΠΗΣΖΜΗΟ ΠΑΣΡΩΝ ΣΜΖΜΑ ΖΛΔΚΣΡΟΛΟΓΩΝ ΜΖΥΑΝΗΚΩΝ ΚΑΗ ΣΔΥΝΟΛΟΓΗΑ ΤΠΟΛΟΓΗΣΩΝ ΣΟΜΔΑ ΤΣΖΜΑΣΩΝ ΖΛΔΚΣΡΗΚΖ ΔΝΔΡΓΔΗΑ Γηπισκαηηθή Δξγαζία ηνπ Φνηηεηή ηνπ ηκήκαηνο Ζιεθηξνιόγσλ Μεραληθώλ θαη Σερλνινγίαο Ζιεθηξνληθώλ
Διαβάστε περισσότεραICT use and literature courses in secondary Education: possibilities and limitations
ICT use and literature courses in secondary Education: possibilities and limitations Papakonstantinou Paraskevi 1st Gymnasium of Artemis Eastern Attica parkpap@gmail.com Abstract The present research paper
Διαβάστε περισσότεραΗ ιντερλευκίνη-6 (IL-6) είναι κυτταροκίνη με πλειοτροπικές δράσεις και κεντρικό ρόλο στη φλεγμονή
Β. Ζαββός 2, EH. Elphick 1, N. Topley 2, JA. Chess 3, YL. Kim 4, JY. Do 5, HB. Lee 6, SN. Davison 7, M. Dorval 8, SJ. Davies 1, M. Lambie 1, D. Fraser 2 1 Keele University, UK; 2 Cardiff University, UK
Διαβάστε περισσότεραRadiogenomics methods on the relationship between molecular and imaging characteristics to improve breast cancer classification
NATIONAL AND KAPODISTRIAN UNIVERSITY OF ATHENS SCHOOL OF SCIENCE DEPARTMENT OF INFORMATICS & TELECOMMUNICATIONS POSTGRADUATE PROGRAM INFORMATIONS TECHNOLOGIES IN MEDICINE AND BIOLOGY MASTER THESIS Radiogenomics
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Verson ΧΑΡΤΟΓΡΑΦΗΣΗ ΤΟΥ ΧΩΡΟΥ ΤΩΝ ΤΑΞΙΝΟΜΗΤΩΝ Ταξινομητές Ταξινομητές συναρτ. διάκρισης Ταξινομητές επιφανειών απόφ. Παραμετρικοί ταξινομητές Μη παραμετρικοί
Διαβάστε περισσότεραΚΑΠΝΙΣΜΑ ΚΑΙ ΣΥΝΔΡΟΜΟ ΑΙΦΝΙΔΙΟΥ ΒΡΕΦΙΚΟΥ ΘΑΝΑΤΟΥ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΚΑΠΝΙΣΜΑ ΚΑΙ ΣΥΝΔΡΟΜΟ ΑΙΦΝΙΔΙΟΥ ΒΡΕΦΙΚΟΥ ΘΑΝΑΤΟΥ Ονοματεπώνυμο: Λοϊζιά Ελένη Λεμεσός 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
Διαβάστε περισσότεραΜελέτη και Υλοποίηση Αλγορίθμων για Βιολογικές Εφαρμογές σε MapReduce Περιβάλλον
Μελέτη και Υλοποίηση Αλγορίθμων για Βιολογικές Εφαρμογές σε MapReduce Περιβάλλον Δανάη Κούτρα Eργαστήριο Συστημάτων Βάσεων Γνώσεων και Δεδομένων Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Θέματα Σκοπός της διπλωματικής
Διαβάστε περισσότεραΜεταπτυχιακή διατριβή. Ανδρέας Παπαευσταθίου
Σχολή Γεωτεχνικών Επιστημών και Διαχείρισης Περιβάλλοντος Μεταπτυχιακή διατριβή Κτίρια σχεδόν μηδενικής ενεργειακής κατανάλωσης :Αξιολόγηση συστημάτων θέρμανσης -ψύξης και ΑΠΕ σε οικιστικά κτίρια στην
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Ιατρικής Φυσικής
Γενικές Πληροφορίες για Μέλη ΔΕΠ Ονοματεπώνυμο Αδάμ Αδαμόπουλος Βαθμίδα Επίκουρος Καθηγητής Γνωστικό Αντικείμενο Ιατρική Φυσική Εργαστήριο/Κλινική Εργαστήριο Ιατρικής Φυσικής Γραφείο Τηλέφωνο 25510 30501
Διαβάστε περισσότεραIntroduction to Bioinformatics
Introduction to Bioinformatics 260.602.01 September 2, 2005 Jonathan Pevsner, Ph.D. pevsner@jhmi.edu bioinformatics medical informatics Tool-users public health informatics databases algorithms Tool-makers
Διαβάστε περισσότεραΑσκήσεις μελέτης της 19 ης διάλεξης
Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών, Τμήμα Πληροφορικής Μάθημα: Τεχνητή Νοημοσύνη, 2016 17 Διδάσκων: Ι. Ανδρουτσόπουλος Ασκήσεις μελέτης της 19 ης διάλεξης 19.1. Δείξτε ότι το Perceptron με (α) συνάρτηση ενεργοποίησης
Διαβάστε περισσότεραΠτυχιακή διατριβή. Η επίδραση της τασιενεργής ουσίας Ακεταλδεΰδης στη δημιουργία πυρήνων συμπύκνωσης νεφών (CCN) στην ατμόσφαιρα
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή διατριβή Η επίδραση της τασιενεργής ουσίας Ακεταλδεΰδης στη δημιουργία πυρήνων συμπύκνωσης νεφών (CCN)
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΑΜΕΣΕΣ ΞΕΝΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΣΕ ΕΥΡΩΠΑΙΚΕΣ ΧΩΡΕΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΗ ΑΜΕΣΕΣ ΞΕΝΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΣΕ ΕΥΡΩΠΑΙΚΕΣ ΧΩΡΕΣ Αθανάσιος Νταραβάνογλου Διπλωματική
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία ΠΑΡΑΓΟΝΤΕΣ ΠΟΥ ΕΠΗΡΕΑΖΟΥΝ ΤΗΝ ΘΝΗΣΙΜΟΤΗΤΑ ΕΡΙΦΙΩΝ ΤΗΣ ΦΥΛΗΣ ΔΑΜΑΣΚΟΥ ΜΕΧΡΙ ΤΟΝ ΑΠΟΓΑΛΑΚΤΙΣΜΟ ΣΟΦΟΚΛΕΟΥΣ
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΕΠΙΛΥΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ ΧΡΟΝΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΔΟΣΗΣ ΣΕ ΑΣΥΡΜΑΤΑ ΔΙΚΤΥΑ ΜΕ ΣΥΣΚΕΥΕΣ ΔΙΑΚΡΙΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΙΣΧΥΟΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ
Διαβάστε περισσότεραStudy of urban housing development projects: The general planning of Alexandria City
Paper published at Alexandria Engineering Journal, vol, No, July, Study of urban housing development projects: The general planning of Alexandria City Hisham El Shimy Architecture Department, Faculty of
Διαβάστε περισσότεραQuick algorithm f or computing core attribute
24 5 Vol. 24 No. 5 Cont rol an d Decision 2009 5 May 2009 : 100120920 (2009) 0520738205 1a, 2, 1b (1. a., b., 239012 ; 2., 230039) :,,.,.,. : ; ; ; : TP181 : A Quick algorithm f or computing core attribute
Διαβάστε περισσότεραΠΙΛΟΤΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΣΕ ΣΧΕΣΗ ΜΕ ΤΟ ΓΛΩΣΣΙΚΟ ΠΡΟΦΙΛ ΤΩΝ ΕΝΗΛΙΚΩΝ ΑΝΩ ΤΩΝ 65 ΕΤΩΝ ΜΕ ΑΝΟΙΑ
Σχολή Επιστημών Υγείας Πτυχιακή εργασία ΠΙΛΟΤΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΣΕ ΣΧΕΣΗ ΜΕ ΤΟ ΓΛΩΣΣΙΚΟ ΠΡΟΦΙΛ ΤΩΝ ΕΝΗΛΙΚΩΝ ΑΝΩ ΤΩΝ 65 ΕΤΩΝ ΜΕ ΑΝΟΙΑ Παναγιώτα Παπαϊωάννου Λεμεσός, Μάιος 2018 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ
Διαβάστε περισσότεραΤεχνολογία Ψυχαγωγικού Λογισμικού και Εικονικοί Κόσμοι Ενότητα 8η - Εικονικοί Κόσμοι και Πολιτιστικό Περιεχόμενο
Τεχνολογία Ψυχαγωγικού Λογισμικού και Εικονικοί Κόσμοι Ενότητα 8η - Εικονικοί Κόσμοι και Πολιτιστικό Περιεχόμενο Ιόνιο Πανεπιστήμιο, Τμήμα Πληροφορικής, 2015 Κωνσταντίνος Οικονόμου, Επίκουρος Καθηγητής
Διαβάστε περισσότεραΜΗΤΡΙΚΟΣ ΘΗΛΑΣΜΟΣ ΚΑΙ ΓΝΩΣΤΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΕΧΡΙ ΚΑΙ 10 ΧΡΟΝΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΜΗΤΡΙΚΟΣ ΘΗΛΑΣΜΟΣ ΚΑΙ ΓΝΩΣΤΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΕΧΡΙ ΚΑΙ 10 ΧΡΟΝΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Ονοματεπώνυμο Κεντούλλα Πέτρου Αριθμός Φοιτητικής Ταυτότητας 2008761539 Κύπρος
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητή Νοημοσύνη. 15η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.
Τεχνητή Νοημοσύνη 15η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται σε ύλη του βιβλίου Artificial Intelligence A Modern Approach των
Διαβάστε περισσότεραΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΚΑΙ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΤΩΝ ΚΟΜΒΩΝ ΟΠΛΙΣΜΕΝΟΥ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΟΥΣ ΕΥΡΩΚΩΔΙΚΕΣ
Σχολή Μηχανικής και Τεχνολογίας Πτυχιακή εργασία ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΚΑΙ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΤΩΝ ΚΟΜΒΩΝ ΟΠΛΙΣΜΕΝΟΥ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΟΥΣ ΕΥΡΩΚΩΔΙΚΕΣ Σωτήρης Παύλου Λεμεσός, Μάιος 2018 i ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ
Διαβάστε περισσότεραΜηχανουργική Τεχνολογία ΙΙ
Μηχανουργική Τεχνολογία ΙΙ Χαρακτηριστικά διεργασιών - Παραμετροποίηση-Μοντελοποίηση Associate Prof. John Kechagias Mechanical Engineer, Ph.D. Παραμετροποίηση - Μοντελοποίηση Στο κεφάλαιο αυτό γίνεται
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΟΛΙΣΘΗΡΟΤΗΤΑ ΚΑΙ ΜΑΚΡΟΥΦΗ ΤΩΝ ΟΔΟΔΤΡΩΜΑΤΩΝ ΚΥΚΛΟΦΟΡΙΑΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΟΛΙΣΘΗΡΟΤΗΤΑ ΚΑΙ ΜΑΚΡΟΥΦΗ ΤΩΝ ΟΔΟΔΤΡΩΜΑΤΩΝ ΚΥΚΛΟΦΟΡΙΑΣ Χριστοδούλου Αντρέας Λεμεσός 2014 2 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΕΝΕΡΓΕΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΛΕΤΩΝ
ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΕΝΕΡΓΕΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΛΕΤΩΝ ΠΛΟΣΚΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ Α.Μ. 123/04 ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ: ΣΑΜΑΡΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗ, ΙΟΥΝΙΟΣ 2007 Περιεχόμενα
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΕΤΟΙΜΑΣΙΑ ΔΕΛΤΙΟΥ ΠΟΣΟΤΗΤΩΝ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΕΤΟΙΜΑΣΙΑ ΔΕΛΤΙΟΥ ΠΟΣΟΤΗΤΩΝ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ Χρύσω Κωνσταντίνου Λεμεσός 2016 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ
Διαβάστε περισσότεραΤο Πολυεπίπεδο Perceptron. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
Το Πολυ Perceptron Δίκτυα Πρόσθιας Τροφοδότησης (feedforward) Tο αντίστοιχο γράφημα του δικτύου δεν περιλαμβάνει κύκλους: δεν υπάρχει δηλαδή ανατροφοδότηση της εξόδου ενός νευρώνα προς τους νευρώνες από
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακή ανάπτυξη. Course Unit #1 : Κατανοώντας τις βασικές σύγχρονες ψηφιακές αρχές Thematic Unit #1 : Τεχνολογίες Web και CMS
Ψηφιακή ανάπτυξη Course Unit #1 : Κατανοώντας τις βασικές σύγχρονες ψηφιακές αρχές Thematic Unit #1 : Τεχνολογίες Web και CMS Learning Objective : Βασικά συστατικά του Web Fabio Calefato Department of
Διαβάστε περισσότερα«Αξιολόγηση ατόμων με αφασία για Επαυξητική και Εναλλακτική Επικοινωνία, σύμφωνα με το μοντέλο συμμετοχής»
Σχολή Επιστημών Υγείας Τμήμα Αποκατάστασης ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «Αξιολόγηση ατόμων με αφασία για Επαυξητική και Εναλλακτική Επικοινωνία, σύμφωνα με το μοντέλο συμμετοχής» Χρυσάνθη Μοδέστου Λεμεσός, Μάιος,
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ. Πτυχιακή εργασία
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΓΕΩΤΕΧΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Πτυχιακή εργασία ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΣΜΟΣ ΔΕΙΚΤΩΝ ΚΑΤΑΝΑΛΩΣΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΣΤΑ ΑΝΤΛΙΟΣΤΑΣΙΑ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΑΝΑΠΤΥΞΕΩΣ ΥΔΑΤΩΝ Γεωργίου
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία "Η ΣΗΜΑΝΤΙΚΟΤΗΤΑ ΤΟΥ ΜΗΤΡΙΚΟΥ ΘΗΛΑΣΜΟΥ ΣΤΗ ΠΡΟΛΗΨΗ ΤΗΣ ΠΑΙΔΙΚΗΣ ΠΑΧΥΣΑΡΚΙΑΣ" Ειρήνη Σωτηρίου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ
Διαβάστε περισσότεραΗ Επίδραση των Events στην Απόδοση των Μετοχών
Χρηματοοικονομικά και Διοίκηση Μεταπτυχιακή διατριβή Η Επίδραση των Events στην Απόδοση των Μετοχών Άντρεα Φωτίου Λεμεσός, Μάιος 2018 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΕνότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης
ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ - ΙΑΤΡΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΝΕΥΡΟΑΝΑΤΟΜΙΑ» «Βιοστατιστική, Μεθοδολογία και Συγγραφή Επιστημονικής Μελέτης» Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων
Διαβάστε περισσότεραVol. 31,No JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb
Ξ 31 Vol 31,No 1 2 0 0 1 2 JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 2 0 0 1 :025322778 (2001) 0120016205 (, 230026) : Q ( m 1, m 2,, m n ) k = m 1 + m 2 + + m n - n : Q ( m 1, m 2,, m
Διαβάστε περισσότερα