克尼姆

KNIME——专业开源软件。KNIME是一个用户友好的图形工作台,用于整个分析过程:数据访问,数据转换,初步调查,强大的预测分析,可视化和报告。开放集成平台提供了超过1000个模块(节点),包括KNIME社区及其广泛的合作伙伴网络。KNIME可以下载到桌面上,免费使用。KNIME产品包括附加功能,如共享库、认证、远程执行、调度、SOA集成和Web用户界面以及世界级支持。健壮的大数据扩展可用于分布式框架,如Hadoop。KNIME被超过60个国家的3000个组织使用。


ZBMaCT中的参考文献(18篇文章中引用)

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按年份排序(引文

  1. Ruman Gerst;Anna Medyukhina;Marc Thilo Figge:MISa++:自动化生物图像分析的标准化接口(2020)不是ZB数学
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  3. Rel津,Irini(ED),OBrADOVIVI,Zoran(ED),Popvii,Mirjana B.(ED);Maldiov,瓦列里(ED):分析复杂生物医学系统和信号的新方法(2018)
  4. Zanin,MasimiAlo;浪漫,米格尔;道德,圣地亚哥;Criado,瑞吉诺:信用卡欺诈检测通过PARCN网络分析(2018)
  5. Jens Allmer:PGMNER:完整的蛋白质组学工作流程;从数据采集到结果可视化(2017)不是ZB数学
  6. Curtis T. Rueden、Johannes Schindelin、Mark C. Hiner、Barry E. DeZonia、Alison E. Walter、Kevin W. Eliceiri:Image 2:下一代科学图像数据的Image J(2017)阿西夫
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  10. Bek-EkMekCi,Charles E. McAnany,Cameron Mura:生物科学程序设计导论:基于Python的引物(2016)阿西夫
  11. 伯纳塔维埃恩,乔利塔;DZEMYDA,Gintautas;Kurasova,奥尔加;MaCKEVEI·IIUS,ViGijjus;梅德韦杰夫,维克托;Trigyes,Povilas:多维数据智能可视化的云计算方法(2016)
  12. 纳西门托,Susana:将梯度投影法应用于模糊聚类分析的比例隶属度模型(2016)
  13. Fournier Viger,菲利普;Gomariz,安东尼奥;Gueniche,TED;Salti,AZADEH;吴,程伟;Tseng,Vincent S.:SPMF: Java开源模式挖掘库(2014)
  14. Madeyski,勒赫,MaqZZAK,马立克:软件度量和缺陷预测与可扩展框架的压制(2014)伊波尔特
  15. Piccolo,Stephen R.;FRY,Lewis J.:ML Flex:并行分类分析的灵活工具箱(2012)
  16. 伯特霍尔德,Michael R.;Borgelt,克里斯蒂安;赫佩纳,弗兰克;克拉万,弗兰克:智能数据分析指南。如何实现真实数据的智能化(2010)
  17. Alala-Fdz,J;S.A.N.C.A,S.;del Jesus,M. J.;Ventura,S;Galell,J. M.;Otro,J.;C.;CabARDIT,J;Rivas,V. M.;Frn,Nordz,J. C.;F.:Keel:一种评估数据挖掘问题的进化算法的软件工具(2009)伊波尔特
  18. 伯特霍尔德、Michael R.、Cebron、尼古拉斯、迪尔、Fabian、加布里埃尔、Thomas R.、K·T、托拜厄斯、Meinl、ToStand、OHL、Po.、K、KiLi;Wiswedel、Y: Kimim-康斯坦茨信息矿工:2版及以上(2009)伊波尔特