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轩尼诗·D·。
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阿克塔·克里斯特。
（2004年）。
D类
60
,
1705-1716
https://doi.org/10.107/S09074490401683X
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高分子结晶数据的机器学习技术
V.戈帕拉克里什南
,
G.利文斯顿
,
D.轩尼诗
,
B.布坎南
和
J·M·罗森伯格
提出了系统化和表示结晶实验中所用添加剂的化学和物理特性的知识的方法。
介绍了一种新的机器学习和发现程序，该程序使用这些知识自动分析增强的大分子结晶数据，以分类并找到可能有助于新晶体生长的有趣关系。
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阿克塔·克里斯特。
(2000).
D类
56
,
817-827
https://doi.org/10.107/S090744900004261
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高分子结晶筛选程序目标设计的统计方法
D.轩尼诗
,
B.布坎南
,
D.Subramanian公司
,
P.A.Wilkosz先生
和
J.M.罗森博格
BMCD中数据的统计分析结果表明，不同的蛋白质家族在成功结晶的模式中表现出系统性偏差。
这里描述的软件使用从BMCD的增强版本中检索的数据计算贝叶斯概率，并使用这些概率对不完全析因设计中的数据选择进行偏差。
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阿克塔·克里斯特。
(2009).
D类
65
,
1001-1003
https://doi.org/10.107/S090744909020320
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精确网格屏幕的自动实现：四角法
D.N.轩尼诗
,
B.纳拉亚南
和
J.M.罗森博格
开发了一种高效、准确的方法来制备用于蛋白质结晶的定制结晶网格筛。
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