selama masih muncul di etalase berarti stcok product masih ada
"DIKIRIM DALAM BENTUK FLASDISK 8GB ORIGINAL"
SILAHKAN BANDINGKAN PRODUK KAMI DENGAN LAPAK LAIN
HATI HATI TERHADAP PRODUK YANG TERLALU MURAH
MEREKA HANYA SELLER BIASA,TIDAK NGERTI KEY/KUNCI AKTIVASI ANDA HANYA AKAN DI KASIH PROGRAM TRIAL
CT:JIKA ANDA PUNYA BANYAK UANG,SILAHKAN BELI DI WEBSITE RESMINYA
DISINI KAMI MENJUAL PRODUCT SESUAI JUDUL,GAMBAR,DAN DESKRIPSI
"PRODUCT DI JAMIN FULL VERSION"lengkap dengan "KUNCI AKTIVASI"
Molegro Virtual Docker 2013 v6.0.1 & Molegro data Modeller 2013 v3.0.1
Molegro Virtual Docker - paket perangkat lunak yang terintegrasi untuk memprediksi interaksi protein-ligan dalam pemodelan struktur protein. Ini mencakup semua aspek dari proses perakitan molekul - penciptaan molekul protein untuk menentukan potensi mereka di pusat dengan yang ligan terikat, dan, di samping itu, memprediksi sifat dari hubungan ini. Molegro Virtual Docker menyediakan pengguna dengan seperangkat alat canggih berkualitas tinggi untuk pelaksanaan perakitan tersebut, yang didasarkan pada metode baru, lebih efisien untuk mengoptimalkan struktur,
organik dikombinasikan dengan antarmuka fallback nyaman yang memberikan kinerja tinggi dan keandalan dari perangkat lunak. Dalam pengujian perbandingan, mirip dengan program yang dibuat oleh perusahaan lain, MVD menunjukkan akurasi tertinggi (docking akurasi) dalam memprediksi proses molekul sintesis protein: MVD - 87%, Glide - 82%, Surflex - 75%, Flexx - 58%.
Molegro data Modeller adalah aplikasi cross-platform untuk data mining, pemodelan data, dan visualisasi data. Buat regresi dan klasifikasi model menggunakan kuadrat terkecil parsial, jaringan saraf, regresi linier berganda, atau mesin dukungan vektor. Model disimpan bersama dengan informasi normalisasi relevan membuat mereka mudah untuk diterapkan ke dataset baru. Cross-validasi dan seleksi fitur dapat diterapkan dengan menggunakan built-in penyihir. pencarian otomatis untuk pengaturan parameter model optimal.
Molegro data Modeller Ikhtisar
Persiapan Data: perbaikan nilai-nilai yang hilang, deteksi outlier, analisis komponen utama
pemodelan data: regresi, klasifikasi, dan clustering
penggambaran molekul dan SMILES / dukungan SDF: Kimia
transformasi Data
Visualisasi data: histogram, plot 2D / 3D, proyek multidimensi data ke 2D / 3D
Dukungan untuk integrasi KNIME
0 komentar:
Post a Comment