機械学習と混合整数線形計画法に基づく新しい化合物推定手法
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2026-03-07 再収集
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書誌情報
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- 資料種別
- 博士論文
- 著者・編者
- 朱, 見深
- 著者標目
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2023-09-25
- 出版年(W3CDTF)
- 2023-09-25
- 並列タイトル等
- Novel Methods for Chemical Compound Inference Based on Machine Learning and Mixed Integer Linear Programming
- 寄与者
- 原口, 和也山下, 信雄阿久津, 達也
- 授与機関名
- 京都大学Kyoto University
- 授与年月日
- 2023-09-25
- 授与年月日(W3CDTF)
- 2023-09-25
- 報告番号
- 甲第24938号
- 学位
- 博士(情報学)
- 本文の言語コード
- eng
- NDC
- 対象利用者
- 一般
- 一般注記
- 出版タイプ: VoR機関リポジトリ記載の権利情報: Chapter 5 is adapted from [Zhu et al., A novel method for inferring chemical compounds with prescribed topological substructures based on integer programming. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 19(6):3233–3245, 2021], https://doi.org/10.1109/TCBB.2021.3112598, Copyright ©︎IEEE 2021. In reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of Kyoto University's products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a License from RightsLink. If applicable, University Microfilms and/or ProQuest Library, or the Archives of Canada may supply single copies of the dissertation. Chapter 7 is adapted from [Zhu et al., Adjustive linear regression and its application to the inverse QSAR. In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - BIOINFORMATICS, pages 144–151. INSTICC, SciTePress, 2022], https://doi.org/10.5220/0010853700003123, with permission from the publisher. Copyright ©︎SCITEPRESS 2022. Chapters 4, 6, and 8 are adapted from https://doi.org/10.3390/a13050124, https://doi.org/10.31083/j.fbl2706188, and https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.13527, respectively, and have been reproduced with the permission of the publisher under CC-BY license.
- DOI
- 10.14989/doctor.k24938
- 国立国会図書館永続的識別子
- info:ndljp/pid/13120194
- コレクション(共通)
- コレクション(障害者向け資料:レベル1)
- コレクション(個別)
- 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文
- 収集根拠
- 博士論文(自動収集)
- 記録形式(IMT)
- application/pdftext/html
- オンライン閲覧公開範囲
- 国立国会図書館内限定公開
- デジタル化資料送信
- 図書館・個人送信対象外
- 遠隔複写可否(NDL)
- 可
- 連携機関・データベース
- 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション
- DOI
- 10.14989/doctor.k24938
- 記録形式(IMT)
- application/pdf
- 一次資料へのリンクURL
- djohk00849.pdf (fulltext)
- オンライン閲覧公開範囲
- インターネット公開
- 著作権情報
- Chapter 5 is adapted from [Zhu et al., A novel method for inferring chemical compounds with prescribed topological substructures based on integer programming. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 19(6):3233–3245, 2021], https://doi.org/10.1109/TCBB.2021.3112598, Copyright ©︎IEEE 2021. In reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of Kyoto University's products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a License from RightsLink. If applicable, University Microfilms and/or ProQuest Library, or the Archives of Canada may supply single copies of the dissertation. Chapter 7 is adapted from [Zhu et al., Adjustive linear regression and its application to the inverse QSAR. In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - BIOINFORMATICS, pages 144–151. INSTICC, SciTePress, 2022], https://doi.org/10.5220/0010853700003123, with permission from the publisher. Copyright ©︎SCITEPRESS 2022. Chapters 4, 6, and 8 are adapted from https://doi.org/10.3390/a13050124, https://doi.org/10.31083/j.fbl2706188, and https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.13527, respectively, and have been reproduced with the permission of the publisher under CC-BY license.
- 連携機関・データベース
- 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース(IRDB)(機関リポジトリ)
- 提供元機関・データベース
- 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ