Doorgaan naar hoofdnavigatie Doorgaan naar zoeken Ga verder naar hoofdinhoud
  • Nijenborgh9, Gebouw 5161, ruimte 0584

    9747 AG Groningen

    Netherlands

Persoonlijk profiel

Speerpunten

Machine Learning, Neural Networks, Data Analysis, Pattern Recognition, Biomedical Data, Bioinformatics, Classification, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Computational Science, Scientific Computation, Modeling and Simulation, Statistical Physics

Expertise gerelateerd aan duurzame ontwikkelingsdoelstellingen van de VN

In 2015 stemden de VN-lidstaten in met 17 wereldwijde duurzame ontwikkelingsdoelstellingen (Sustainable Development Goals, SDG's) om armoede te beëindigen, de planeet te beschermen en voor iedereen welvaart te garanderen. Het werk van deze persoon draagt bij aan de volgende duurzame ontwikkelingsdoelstelling(en):

  1. SDG 2 – Geen honger
    SDG 2 – Geen honger
  2. SDG 3 – Goede gezondheid en welzijn
    SDG 3 – Goede gezondheid en welzijn
  3. SDG 4 – Kwaliteitsonderwijs
    SDG 4 – Kwaliteitsonderwijs
  4. SDG 8 – Fatsoenlijk werk en economische groei
    SDG 8 – Fatsoenlijk werk en economische groei
  5. SDG 9 – Industrie, innovatie en infrastructuur
    SDG 9 – Industrie, innovatie en infrastructuur
  6. SDG 15 – Leven op het land
    SDG 15 – Leven op het land

Vingerafdruk

Verdiep u in de onderzoeksgebieden waarop M. Biehl actief is. Deze onderwerplabels komen uit het werk van deze persoon. Samen vormen ze een unieke vingerafdruk.
  • 1 Soortgelijke profielen
  • Hidden unit specialization in layered neural networks: ReLU vs. sigmoidal activation

    Oostwal, E., Straat, M. & Biehl, M., feb.-2021, In: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 564, 125517.

    Onderzoeksoutput: ArticleAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
    60 Citaten (Scopus)
    245 Downloads (Pure)
  • Urine steroid metabolomics for the differential diagnosis of adrenal incidentalomas in the EURINE-ACT study: A prospective test validation study

    Bancos, I., Taylor, A. E., Chortis, V., Sitch, A. J., Jenkinson, C., Davidge-Pitts, C. J., Lang, K., Tsagarakis, S., Macech, M., Riester, A., Deutschbein, T., Pupovac, I. D., Kienitz, T., Prete, A., Papathomas, T. G., Gilligan, L. C., Bancos, C., Reimondo, G., Haissaguerre, M. & Marina, L. & 39 anderen, Grytaas, M. A., Sajwani, A., Langton, K., Ivison, H. E., Shackleton, C. H. L., Erickson, D., Asia, M., Palimeri, S., Kondracka, A., Spyroglou, A., Ronchi, C. L., Simunov, B., Delivanis, D. A., Sutcliffe, R. P., Tsirou, I., Bednarczuk, T., Reincke, M., Burger-Stritt, S., Feelders, R. A., Canu, L., Haak, H. R., Eisenhofer, G., Dennedy, M. C., Ueland, G. A., Ivovic, M., Tabarin, A., Terzolo, M., Quinkler, M., Kastelan, D., Fassnacht, M., Beuschlein, F., Ambroziak, U., Vassiliadi, D., O'Reilly, M. W., Young, W. F., Biehl, M., Deeks, J. J., Arlt, W. & ENSAT EURINE-ACT Investigators, sep.-2020, In: Lancet Diabetes & Endocrinology. 8, 9, blz. 773-781 9 blz.

    Onderzoeksoutput: ArticleAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
    203 Citaten (Scopus)
    235 Downloads (Pure)
  • Tissue- and development-stage-specific mRNA and heterogeneous CNV signatures of human ribosomal proteins in normal and cancer samples

    Panda, A., Yadav, A., Yeerna, H., Singh, A., Biehl, M., Lux, M., Schulz, A., Klecha, T., Doniach, S., Khiabanian, H., Ganesan, S., Tamayo, P. & Bhanot, G., 27-jul.-2020, In: Nucleic Acids Research. 48, 13, blz. 7079-7098 20 blz.

    Onderzoeksoutput: ArticleAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
    26 Citaten (Scopus)
    166 Downloads (Pure)
  • An application of generalized matrix learning vector quantization in neuroimaging

    van Veen, R., Gurvits, V., Kogan, R. V., Meles, S. K., de Vries, G. J., Renken, R. J., Rodriguez-Oroz, M. C., Rodriguez-Rojas, R., Arnaldi, D., Raffa, S., de Jong, B. M., Leenders, K. L. & Biehl, M., dec.-2020, In: Computer Methods and Programs in Biomedicine. 197, 11 blz., 105708.

    Onderzoeksoutput: ArticleAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
    17 Citaten (Scopus)
    171 Downloads (Pure)
  • Supervised learning in the presence of concept drift: A modelling framework

    Straat, M., Abadi, F., Kan, Z., Göpfert, C., Hammer, B. & Biehl, M., jan.-2022, In: Neural Computing and Applications. 34, 1, blz. 101-118 17 blz.

    Onderzoeksoutput: ArticleAcademicpeer review

    Open Access
    Bestand
    15 Citaten (Scopus)
    168 Downloads (Pure)