朱卡·科兰德
人员信息
附属： 挪威奥斯陆大学 隶属关系（前）： 芬兰赫尔辛基大学
优化列表
2020年–今天
2023 
[约58] 杨志荣 
, 陈玉伟 , 丹尼斯·塞多夫 , 塞缪尔·卡斯基 , 朱卡·科兰德 :
随机簇嵌入。 统计计算。 33 ( 1 ) : 12 ( 2023 ) [j57] Marko Järvenpää , 朱卡·科兰德 :
基于近似贝叶斯计算的难处理模型预测推理。 统计计算。 33 ( 2 ) : 42 ( 2023 ) 2022 [公元56年] 多维达斯·基西亚托瓦斯 , 郭庆丽 , 米卡·凯拉斯 , 亨利·佩索宁 , 朱卡·科兰德 , 塞缪尔·卡斯基 , Esa Pitkänen公司 , 维尔·马斯托宁 :
癌症中多重作用调节突变特征的鉴定。 BMC生物信息。 23 ( 1 ) : 522 ( 2022 ) [公元55年] 亚历山大·奥舍夫 , 亨利·佩索宁 , 马库斯·海诺宁 , 朱卡·科兰德 , 塞缪尔·卡斯基 :
深高斯过程的无似然推理。 计算。 统计数据分析。 174 : 107529 ( 2022 ) [i20] 朱卡·科兰德 , 乌尔普·雷姆斯 , 艾达·霍洛帕宁 , 蒂莫·科斯基 :
具有分类输出的基于模拟器模型的Jensen-Shannon发散的非参数类无障碍推理。 CoRR公司 abs/2205.10890 ( 2022 ) [i19] 朱卡·科兰德 , 乌尔普·雷姆斯 , 蒂莫·科斯基 :
具有Jensen-Shannon发散的基于模拟器的模型的无似然模型选择。 CoRR公司 abs/2206.04110 ( 2022 ) 2021 [约54] Tien Mai酒店 , 保罗·特纳 , 朱卡·科兰德 :
提高遗传力：通过多样本分裂估计表型变异的遗传成分。 BMC生物信息。 22 ( 1 ) : 164 ( 2021 ) [公元53年] 金莫·索特萨洛 , 徐莹莹 , 朱卡·科兰德 , 约翰·彭萨尔 :
基于分数边缘伪似然的稀疏向量自回归模型的高维结构学习。 统计计算。 31 ( 6 ) : 73 ( 2021 ) [i18] 杨志荣 , 陈玉伟 , 丹尼斯·塞多夫 , 塞缪尔·卡斯基 , 朱卡·科兰德 :
随机簇嵌入。 CoRR公司 abs/2108.08003 ( 2021 ) [i17] 杨志荣 , 陈玉伟 , 朱卡·科兰德 :
T-SNE未优化以显示数据中的簇。 CoRR公司 abs/2110.02573 ( 2021 ) 2020 [公元52年] 塞尔吉奥·阿雷东多·阿隆索 , 马丁·布茨玛 , 耶尔·海因 , 马尔伯特·R·C·罗杰斯 , 朱卡·科兰德 , 罗布·J·L·威廉姆斯 , 安妮塔·舒尔奇 :
gplas：使用短读图进行质粒分析的综合工具。 生物信息。 36 ( 12 ) : 3874-3876 ( 2020 ) [公元51年] 约翰·彭萨尔 , 徐莹莹 , 桑特里·普兰南 , Maiju Pesonen公司 , Yoshiyuki Kabashima先生 , 朱卡·科兰德 :
二元成对马尔可夫网络的高维结构学习：一项比较数值研究。 计算。 统计数据分析。 141 : 62-76 ( 2020 ) [i16] 亚历山大·奥舍夫 , 亨利·佩索宁 , 马库斯·海诺宁 , 朱卡·科兰德 , 塞缪尔·卡斯基 :
深高斯过程的无似然推断。 CoRR公司 abs/2006.10571 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [约50] 朱卡·科兰德 , 安蒂·海蒂宁 , 朱哈·孔廷宁 , 约翰·彭萨 , Jouko Väänänen :
语境独立性的逻辑方法。 Ann.纯粹应用。 日志。 170 ( 9 ) : 975-992 ( 2019 ) [公元49年] 姚璐 , 朱卡·科兰德 , 杨志荣 :
球面上的双随机邻域嵌入。 模式识别器。 莱特。 128 : 100-106 ( 2019 ) 【c21】 Tien Mai酒店 , 莱夫·伦伯格 , Zhi Zhao先生 , 曼纽拉·扎克尼克 , 朱卡·科兰德 :
从具有局部低库结构的多组数据中学习大尺度筛选中的癌症药物敏感性。 CIBB公司 2019 : 67-79 【i15】 约翰·彭萨尔 , 徐莹莹 , 桑特里·普兰南 , Maiju Pesonen公司 , Yoshiyuki Kabashima先生 , 朱卡·科兰德 :
二元成对马尔可夫网络的高维结构学习：一项比较数值研究。 CoRR公司 abs/1901.04345 ( 2019 ) [第14条] 朱里·库罗宁 , 朱卡·科兰德 , 约翰·彭萨尔 :
使用相关邻域学习成对马尔可夫网络结构。 CoRR公司 abs/1910.13832 ( 2019 ) 2018 [公元48年] 阿尔贝托·佩西亚 , 朱卡·科兰德 :
Kpax3：大型序列数据集的贝叶斯双聚类。 生物信息。 34 ( 12 ) : 2132-2133 ( 2018 ) [公元47年] 阿列克西·西波拉 , 佩卡·马尔蒂宁 , 朱卡·科兰德 :
Bacmeta：细菌集合种群基因组进化的模拟器。 生物信息。 34 ( 13 ) : 2308-2310 ( 2018 ) [公元46年] 约翰·李斯 , 马可·加拉迪尼 , 斯蒂芬·本特利 , 杰弗里·韦瑟 , 朱卡·科兰德 :
pyseer：微生物全基因组关联研究的综合工具。 生物信息。 34 ( 24 ) : 4310-4312 ( 2018 ) [j45] 贾诺·林图萨里 , 亨利·武列科斯基 , Antti Kangasrääsiö , 库斯蒂·斯凯恩 , Marko Järvenpää , 佩卡·马丁宁 , 迈克尔·古特曼 , 阿基·维塔里 , 朱卡·科兰德 , 塞缪尔·卡斯基 :
ELFI：无似然推理引擎。 J.马赫。 学习。 物件。 19 : 16:1-16:7 ( 2018 ) [公元44年] 迈克尔·古特曼 , 丽塔布拉塔·杜塔 , 塞缪尔·卡斯基 , 朱卡·科兰德 :
通过分类进行无似然推理。 统计计算。 28 ( 2 ) : 411-425 ( 2018 ) [公元20年] Antti Hyttinen公司 , 约翰·彭萨尔 , 朱哈·孔廷宁 , 朱卡·科兰德 :
标记DAG上贝叶斯网络的结构学习。 PGM公司 2018 : 133-144 2017 [公元43年] Janne Leppä-aho女士 , 约翰·彭萨 , 蒂穆·罗斯 , 朱卡·科兰德 :
学习具有分数边缘伪似然的高斯图形模型。 国际期刊近似原因。 83 : 21-42 ( 2017 ) [公元42年] 托米·詹胡宁 , 马丁·格布瑟 , 尤西·林塔南 , 亨利克·尼曼 , 约翰·彭萨尔 , 朱卡·科兰德 :
通过约束优化学习离散可分解图形模型。 统计计算。 27 ( 1 ) : 115-130 ( 2017 ) [公元41年] 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·朗戈 , 朱卡·科兰德 :
分层自适应重要性采样。 统计计算。 27 ( 三 ) : 599-623 ( 2017 ) [j40] 钟正 , 陆伟 , 罗兰·斯派克 , 拉尔夫·穆勒 , Jyri Hämäläinen , 朱卡·科兰德 :
瑞利产品渠道的渐近分析：一种自由概率方法。 IEEE传输。 Inf.理论 63 ( 三 ) : 1731-1745 ( 2017 ) [公元39年] 陆伟 , 雷纳德-雷克斯安德烈-皮塔瓦尔 , 朱卡·科兰德 , 奥拉夫·蒂科宁 :
从随机矩阵理论到编码理论：酉群中度量球的体积。 IEEE传输。 Inf.理论 63 ( 5 ) : 2814-2821 ( 2017 ) [第19条] Antti Kangasrääsiö , 库马里帕巴·阿图科拉拉 , 安德鲁·豪斯 , 朱卡·科兰德 , 塞缪尔·卡斯基 , 安蒂·乌拉斯维塔 :
使用近似贝叶斯计算从数据推断认知模型。 芝加哥 2017 : 1295-1306 [i13] 贾诺·林图萨里 , 亨利·武列科斯基 , Antti Kangasrääsiö , Kusti Skytén公司 , Marko Järvenpää , 迈克尔·古特曼 , 阿基·维塔里 , 朱卡·科兰德 , 塞缪尔·卡斯基 :
ELFI：无似然推理引擎。 CoRR公司 abs/1708.00707 ( 2017 ) 2016 [公元38年] 亨利克·尼曼 , 熊杰 , 约翰·彭萨尔 , 朱卡·科兰德 :
使用分层图形模型进行边缘和同时预测分类。 高级数据分析。 分类。 10 ( 三 ) : 305-326 ( 2016 ) [公元37年] 奥特·海因瓦拉 , 珍妮·勒帕霍 , 朱卡·科兰德 , 安蒂·霍克拉 :
关于铑1-惩罚稀疏精度矩阵估计的不一致性。 BMC生物信息。 17 ( 第16页 ) : 99-107 ( 2016 ) [公元36年] 崔雅琼 , 尤卡爵士 , 蒂莫·科斯基 , 朱卡·科兰德 :
同时预测高斯分类器。 J.分类。 33 ( 1 ) : 73-102 ( 2016 ) [j35] 蒂穆·海宁 , 劳里·希马宁 , V.帕基宁 , T.穆索 , 朱卡·科兰德 , 亚当·福斯特 :
用于原子模拟的面向对象Python接口。 计算。 物理学。 Commun公司。 198 : 230-237 ( 2016 ) [公元34年] 亨利克·尼曼 , 约翰·彭萨尔 , 蒂莫·科斯基 , 朱卡·科兰德 :
图形化对数线性模型中上下文的独立性。 计算。 斯达。 31 ( 4 ) : 1493-1512年 ( 2016 ) [公元33年] 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·朗戈 , 朱卡·科兰德 , 弗朗西斯科·卢萨达 :
用于采样和优化的正交并行MCMC方法。 数字。 信号处理。 58 : 64-84 ( 2016 ) [公元32年] 约翰·彭萨尔 , 亨利克·尼曼 , 贾诺·林图萨里 , 朱卡·科兰德 :
局部部分独立性在贝叶斯网络学习中的作用。 国际期刊近似原因。 69 : 91-105 ( 2016 ) [公元31年] 迈克尔·古特曼 , 朱卡·科兰德 :
基于模拟器的统计模型无似然推理的贝叶斯优化。 J.马赫。 学习。 物件。 17 : 125:1-125:47分 ( 2016 ) [j30] 杨志荣 , 朱卡·科兰德 , 埃尔基·奥哈 :
用于聚类分析的低秩双随机矩阵分解。 J.马赫。 学习。 物件。 17 : 187:1-187:25 ( 2016 ) [j29] 雷纳德-雷克斯安德烈-皮塔瓦尔 , 陆伟 , 奥拉夫·蒂科宁 , 朱卡·科兰德 :
高维复Grassmann流形中度量球的体积。 IEEE传输。 Inf.理论 62 ( 9 ) : 5105-5116 ( 2016 ) [第18条] 维勒·海沃宁 , 蒂穆·皮卡宁 , 索蒂里斯·塔索利斯 , 埃利亚斯·贾萨里 , 里斯托·托马宁 , 王亮（Liang Wang） , 朱卡·科兰德 , 蒂穆·罗斯 :
通过稀疏随机投影和投票进行快速最近邻搜索。 IEEE大数据 2016 : 881-888 [第17条] 陆伟 , 阿南德·萨瓦特 , 朱卡·科兰德 , 阿尔弗雷德·奥·赫罗三世 , 瓦希德·塔洛赫 :
基于随机矩阵理论的隐私保护PCA算法分析。 全球SIP 2016 : 1335-1339 [第16条] 朱卡·科兰德 , 安蒂·海蒂宁 , 朱哈·孔廷宁 , 约翰·彭萨尔 , Jouko Väänänen :
上下文特定独立性的逻辑方法。 沃尔利克 2016 : 165-182年 [第1页] Henrik J.尼曼 , 约翰·彭萨尔 , 朱卡·科兰德 :
马尔科夫依赖结构中的上下文特定性和局部独立性。 依赖逻辑 2016 : 219-234 [i12] Janne Leppä-aho女士 , 约翰·彭萨 , 蒂穆·罗斯 , 朱卡·科兰德 :
用分数边缘伪似然学习高斯图形模型。 CoRR公司 abs/1602.07863 ( 2016 ) [i11] 奥特·海因瓦拉 , 珍妮·勒帕霍 , 朱卡·科兰德 , 安蒂·霍克拉 :
关于▽的不一致性 1 -惩罚稀疏精度矩阵估计。 CoRR公司 abs/1603.02532 ( 2016 ) [i10] 姚璐 , 杨志荣 , 朱卡·科兰德 :
球面上的双随机邻域嵌入。 CoRR公司 abs/1609.01977年 ( 2016 ) [i9] Antti Kangasrääsiö , 库马里帕巴·阿图科拉拉 , 安德鲁·豪斯 , 朱卡·科兰德 , 塞缪尔·卡斯基 , 安蒂·乌拉斯维塔 :
基于ABC的复杂交互行为逆向建模。 CoRR公司 abs/1612.00653 ( 2016 ) 2015 [公元28年] 约翰·彭萨尔 , 亨利克·尼曼 , 蒂莫·科斯基 , 朱卡·科兰德 :
标记有向非循环图：有向图形模型中上下文特定独立性的推广。 数据最小知识。 迪斯科。 29 ( 2 ) : 503-533 ( 2015 ) [公元27年] 莫尼卡·F·布加洛 , 卢卡·马蒂诺 , 朱卡·科兰德 :
信号处理中的自适应重要性采样。 数字。 信号处理。 47 : 36-49 ( 2015 ) [公元26年] 卢卡·马蒂诺 , H.杨 , 大卫·朗戈 , Juho Kanniainen公司 , 朱卡·科兰德 :
吉布斯采样中的快速通用自校正采样器。 数字。 信号处理。 47 : 68至83 ( 2015 ) [公元25年] 保罗·布洛姆斯特德 , 京唐 , 杰雄 , 克里斯蒂安·格兰伦德 , 朱卡·科兰德 :
离散型和连续型混合聚类数据的贝叶斯预测模型。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 37 ( 三 ) : 489-498 ( 2015 ) [公元24年] 陆伟 , 钟正 , 朱卡·科兰德 , 乔治·塔里科 :
多簇散射MIMO信道下正交空时分组码的中断容量。 IEEE传输。 Commun公司。 63 ( 5 ) : 1700-1711年 ( 2015 ) [公元23年] 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·朗戈 , 朱卡·科兰德 :
适应性人口重要性采样器：从不确定性中学习。 IEEE传输。 信号处理。 63 ( 16 ) : 4422-4437 ( 2015 ) [第15条] 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·朗戈 , 朱卡·科兰德 :
并行交互马尔可夫自适应重要性抽样。 欧盟SIPCO 2015 : 499-503 [第14条] 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·朗戈 , 安东尼奥·阿特斯·罗德里格斯 , 朱卡·科兰德 :
MCMC链极为平行。 ICASSP公司 2015 : 4070-4074 [第13条] 维克托·埃尔维拉 , 卢卡·马蒂诺 , 大卫·朗戈 , 朱卡·科兰德 :
梯度自适应人口重要性采样器。 ICASSP公司 2015 : 4075-4079 [第12条] 张如琪（Ruqi Zhang） , 杨志荣 , 朱卡·科兰德 :
去噪聚类分析。 图标（3） 2015 : 435-442 [第11条] 陆伟 , 雷诺-亚历山大-皮塔瓦尔 , 朱卡·科兰德 , 奥拉夫·蒂科宁 :
酉群中公制球的体积。 伊西特 2015 : 191-195 [第10条] 钟正 , 陆伟 , 罗兰·斯派克 , 拉尔夫·穆勒 , Jyri Hämäläinen , 朱卡·科兰德 :
大型瑞利产品渠道中的有限信噪比多样性复用权衡。 伊西特 2015 : 2593-2597 【c9】 雷纳德-雷克斯安德烈-皮塔瓦尔 , 陆伟 , 奥拉夫·蒂科宁 , 朱卡·科兰德 :
关于复Grassmann流形中公制球的精确体积。 ITW秋季 2015 : 297-301 [i8] 钟征 , 陆伟 , 罗兰·斯派克 , 拉尔夫·穆勒 , Jyri Hämäläinen , 朱卡·科兰德 :
瑞利产品渠道的停运容量：一种自由概率方法。 CoRR公司 abs/1502.05516 ( 2015 ) [i7] 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·朗戈 , 朱卡·科兰德 :
分层自适应重要性采样。 CoRR公司 abs/1505.04732 ( 2015 ) [i6] 陆伟 , 雷纳德-雷克斯安德烈-皮塔瓦尔 , 朱卡·科兰德 , 奥拉夫·蒂科宁 :
从随机矩阵理论到编码理论：酉群中度量球的体积。 CoRR公司 abs/1506.07259 ( 2015 ) [i5] 雷纳德-雷克斯安德烈-皮塔瓦尔 , 陆伟 , 奥拉夫·蒂科宁 , 朱卡·科兰德 :
高维复Grassmann流形中度量球的体积。 CoRR公司 abs/1508.00256 ( 2015 ) [i4] 维勒·海沃宁 , 蒂穆·皮卡宁 , 索蒂里斯·塔索利斯 , 王亮（Liang Wang） , 蒂穆·罗斯 , 朱卡·科兰德 :
快速k-NN搜索。 CoRR公司 abs/1509.06957 ( 2015 ) 2014 [公元22年] 赛卡特·查特吉 , 大卫·科斯利基 , 思源洞 , 尼古拉斯·因诺琴蒂 , 陆成 , 月亨兰 , 米科·韦卡佩拉 , 米凯尔·斯科格隆德 , 拉斯·拉斯穆森 , 埃里克·奥雷尔 , 朱卡·科兰德 :
SEK：稀疏性开发 k个 -基于mer的细菌群落组成估计。 生物信息。 30 ( 17 ) : 2423-2431年 ( 2014 ) [公元21年] Jukka Kohonen公司 , 朱卡·科兰德 :
加法链与邮票相遇：减少乘法次数。 J.整数序列。 17 ( 三 ) : 14.3.4 ( 2014 ) 【c8】 塞缪尔·卡斯基 , 朱卡·科兰德 :
前言。 AISTATS公司 2014 : i-iv型 【c7】 索蒂里斯·塔索利斯 , 陆成 , 尼科·瓦利马基 , 尼古拉斯·J·克劳彻 , 西蒙·哈里斯 , 威廉·汉纳奇 , 蒂穆·罗斯 , 朱卡·科兰德 :
基于随机投影的群体基因组学聚类。 IEEE大数据 2014 : 675-682 【c6】 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·朗戈 , 朱卡·科兰德 :
自适应人口重要性采样器。 ICASSP公司 2014 : 8038-8042 【c5】 陆伟 , 钟征 , 朱卡·科兰德 , 乔治·塔里科 :
微微蜂窝MIMO信道上OSTBC的中断容量。 伊西特 2014 : 616-620 【c4】 卢卡·马蒂诺 , 维克托·埃尔维拉 , 大卫·卢恩戈 , 安东尼奥·阿特斯·罗德里格斯 , 朱卡·科兰德 :
正交MCMC算法。 单一共享平台 2014 : 364-367 [i3] 陆伟 , 钟正 , 朱卡·科兰德 , 乔治·塔里科 :
多簇散射MIMO信道下正交空时分组码的中断容量。 CoRR公司 abs/1403.5571 ( 2014 ) 2013 [公元20年] 米凯尔·桑纳克 , 阿尔贝托·乔瓦尼·布塞托 , 艾琳娜·努米宁 , 朱卡·科兰德 , 马蒂厄·福尔 , 克里斯托夫·德斯莫斯 :
近似贝叶斯计算。 公共科学图书馆计算。 生物。 9 ( 1 ) ( 2013 ) [公元19年] 朱卡·科兰德 , 崔亚琼 , 蒂莫·科斯基 , 尤卡爵士 :
我以前见过你吗？ 重温贝叶斯预测分类原理。 统计计算。 23 ( 1 ) : 59-73 ( 2013 ) 【c3】 朱卡·科兰德 , Tomi Janhunen女士 , 尤西·林塔南 , 亨利克·尼曼 , 约翰·彭萨尔 :
基于约束满足的Chordal Markov网络学习。 钳口 2013 : 1349-1357 [i2] 朱卡·科兰德 , 托米·詹胡宁 , 尤西·林塔南 , 亨利克·尼曼 , 约翰·彭萨 :
基于约束满足的Chordal Markov网络学习。 CoRR公司 abs/1310.0927 ( 2013 ) [i1] 约翰·彭萨尔 , 亨利克·尼曼 , 蒂莫·科斯基 , 朱卡·科兰德 :
标记的有向非循环图：有向图形模型中上下文特定独立性的推广。 CoRR公司 abs/1310.1187 ( 2013 ) 2012 【c2】 朱卡·科兰德 , 蒂莫·科斯基 , 塔贾娜·帕夫连科 , 安妮卡·蒂兰德 :
高斯数据的贝叶斯块对角预测分类器。 SMPS公司 2012 : 543-551 2011 [公元18年] 陆成 , 托马斯·康纳 , 大卫·M·阿南森 , 布莱恩·斯普拉特 , 朱卡·科兰德 :
使用MLST数据库对细菌样本进行贝叶斯半监督分类。 BMC生物信息。 12 : 302 ( 2011 ) 【c1】 朱卡·科兰德 , 崔亚琼 , 蒂莫·科斯基 :
归纳推理和分类中的分区交换性。 算法概率与朋友 2011 : 91-105 2010 [公元17年] 佩卡·马丁宁 , 朱卡·科兰德 :
有效的贝叶斯方法用于包含基因相互作用的多点关联映射。 BMC生物信息。 11 : 443 ( 2010 ) [公元16年] 朱卡·科兰德 , Mats Gyllenberg公司 , 蒂莫·科斯基 :
使用随机复杂性最小化学习遗传种群结构。 熵 12 ( 5 ) : 1102-1124 ( 2010 )
2000 – 2009
2009 [公元15年] 朱卡·科兰德 , Mats Gyllenberg公司 , 蒂莫·科斯基 :
基于数据随机划分和并行搜索策略的贝叶斯无监督分类框架。 高级数据分析。 分类。 三 ( 1 ) : 3-24 ( 2009 ) [公元14年] 朱卡·科兰德 , 马格努斯·埃克达尔 , 蒂莫·科斯基 :
DNA调控结合区域的贝叶斯无监督学习。 高级工件。 智力。 2009 : 219743:1-219743:11 ( 2009 ) [j13] 佩卡·马丁宁 , 塞缪尔·梅利坎卡斯 , 朱卡·科兰德 :
癌症组织样本的贝叶斯聚类和特征选择。 BMC生物信息。 10 ( 2009 ) [公元12年] Jukka Kohonen公司 , 萨里什·塔利科塔 , 朱卡·科兰德 , 佩特里·奥维宁 , Elja Arjas公司 :
一种用于蛋白质功能预测的朴素贝叶斯分类器。 硅生物。 9 ( 1-2个 ) : 23-34 ( 2009 ) [公元11年] 佩卡·马丁宁 , 朱卡·科兰德 :
不等长图形向量自回归的贝叶斯学习。 机器。 学习。 75 ( 2 ) : 217-243 ( 2009 ) [公元10年] 佩卡·马丁宁 , 京唐 , 伯纳德·德·贝茨 , 彼得·道恩特 , 朱卡·科兰德 :
基于拟似然方法的模糊特征向量贝叶斯聚类。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 因特尔。 31 ( 1 ) : 74-85 ( 2009 ) [公元9年] 京唐 , 威廉·汉纳奇 , 克里斯托夫·弗雷泽 , 朱卡·科兰德 :
使用综合方法识别细菌种群基因库中的电流。 公共科学图书馆计算。 生物。 5 ( 8 ) ( 2009 ) 2008 [j8] 朱卡·科兰德 , 佩卡·马丁宁 , 尤卡爵士 , 京唐 :
BAPS软件中用于学习种群遗传结构的增强贝叶斯建模。 BMC生物信息。 9 ( 2008 ) [j7] 佩卡·马丁宁 , 亚当·鲍德温 , 威廉·汉纳奇 , 克里斯·道森 , 埃什瓦尔·马亨特拉林加姆 , 朱卡·科兰德 :
细菌种群重组事件的贝叶斯建模。 BMC生物信息。 9 ( 2008 ) [j6] 朱卡·科兰德 , 尤卡爵士 , 艾尔贾·阿哈斯 :
遗传种群结构的贝叶斯空间建模。 计算。 斯达。 23 ( 1 ) : 111-129 ( 2008 ) [j5] 朱卡·科兰德 , 马格努斯·埃克达尔 , 蒂莫·科斯基 :
用于学习图形模型拓扑的并行交互MCMC。 数据最小知识。 迪斯科。 17 ( 三 ) : 431-456 ( 2008 ) 2006 [j4] 佩卡·马丁宁 , 朱卡·科兰德 , 彼得里·特罗宁 , 利萨·霍尔姆 :
功能不同的蛋白质亚群及其功能特异性残基的贝叶斯搜索。 生物信息。 22 ( 20 ) : 2466-2474 ( 2006 ) [j3] 朱卡·科兰德 , 佩卡·马丁宁 :
基于预测熵的贝叶斯模型学习。 J.日志。 语言信息。 15 ( 1-2个 ) : 5-20 ( 2006 ) [注2] 朱卡·科兰德 , Mats Gyllenberg公司 , 蒂莫·科斯基 :
基于并行MCMC策略的贝叶斯模型学习。 统计计算。 16 ( 4 ) : 355至362 ( 2006 ) 2004 [j1] 朱卡·科兰德 , 帕特里克·沃尔德曼 , 佩卡·马丁宁 , 米科·西兰帕德 :
BAPS 2：增强了遗传群体结构分析的可能性。 生物信息。 20 ( 15 ) : 2363-2369 ( 2004 )
合著者索引
