TEST - Catálogo BURRF
   

Computational Neurogenetic Modeling / (Registro nro. 280386)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 05150nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 280386
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20160429154022.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 150903s2007 xxu| o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9780387483559
-- 9780387483559
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/9780387483559
Fuente del número o código doi
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000331566
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
Nivel de reglas en descripción bibliográfica 201509030755
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404121904
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404091631
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201401311419
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación staff
-- 201401301212
-- staff
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen MX-SnUAN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor MX-SnUAN
Normas de descripción rda
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación R856-857
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Benuskova, Lubica.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 305285
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Computational Neurogenetic Modeling /
Mención de responsabilidad, etc. by Lubica Benuskova, Nikola Kasabov.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Boston, MA :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer US,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2007.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xii, 290 páginas,
Otras características físicas recurso en línea.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Topics in Biomedical Engineering. International Book Series
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Computational Neurogenetic Modeling (CNGM): A Brief Introduction -- Organization and Functions of the Brain -- Neuro-Information Processing in the Brain -- Artificial Neural Networks (ANN) -- Evolving Connectionist Systems (ECOS) -- Evolutionary Computation for Model and Feature Optimization -- Gene/Protein Interactions — Modeling Gene Regulatory Networks (GRN) -- CNGM as Integration of GPRN, ANN and Evolving Processes -- Application of CNGM to Learning and Memory -- Applications of CNGM and Future Development.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Computational Neurogenetic Modeling Integrating Bioinformatics and Neuroscience Data, Information and Knowledge via Computational Intelligence Lubica Benuskova and Nikola Kasabov With the presence of a great amount of both brain and gene data related to brain functions and diseases, it is required that sophisticated computational neurogenetic models be created to facilitate new discoveries that will help researchers in understanding the brain in its complex interaction between genetic and neuronal processes. Initial steps in this direction are underway, using the methods of computational intelligence to integrate knowledge, data and information from genetics, bioinfomatics and neuroscience. Computational Neurogenetic Modeling offers the knowledge base for creating such models covering the areas of neuroscience, genetics, bioinformatics and computational intelligence. This multidisciplinary background is then integrated into a generic computational neurogenetic modeling methodology. computational neurogenetic models offer vital applications for learning and memory, brain aging and Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease, mental retardation, schizophrenia and epilepsy. Key Topics Include: Brain Information Processing Methods of Computational Intelligence, Including: Artificial Neural Networks Evolutionary Computation Evolving Connectionist Systems Gene Information Processing Methodologies for Building Computational Neurogenetic Models Applications of CNGM for modeling brain functions and diseases Computational Neurogenetic Modeling is essential reading for postgraduate students and researchers in the areas of information sciences, artificial intelligence, neurosciences, bioinformatics and cognitive sciences. This volume is structured so that every chapter can be used as a reading material for research oriented courses at a postgraduate level. About the Authors: Lubica Benuskova is currently Senior Research Fellow at the Knowledge Engineering & Discovery Research Institute (KEDRI, www.kedri.info), Auckland University of Technology (AUT) in Auckland, New Zealand. She is also Associate Professor of Applied Informatics at the Faculty of Mathematics, Physics and Informatics at Comenius (Komensky) University in Bratislava, Slovakia. Her research interests are in the areas of computational neuroscience, cognitive science, neuroinformatics, computer and information sciences. Nikola Kasabov is the Founding Director and Chief Scientist of KEDRI, and a Professor and Chair of Knowledge Engineering at the School of Computer and Information Sciences at AUT. He is a leading expert in computational intelligence and knowledge engineering and has published more than 400 papers, books and patents in the areas of neural and hybrid intelligent systems, bioinformatics and neuroinformatics, speech-, image and multimodal information processing. He is a Fellow of the Royal Society of New Zealand, Senior Member of IEEE, Vice President of the International Neural Network Society and a Past President of the Asia-Pacific Neural Network Assembly.
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Kasabov, Nikola.
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 305286
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Servicio en línea)
9 (RLIN) 299170
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9780387483535
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-48355-9">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-48355-9</a>
Nota pública Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Recurso en línea

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