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Reports of Cases Argued and Determined in the Supreme Court of the State of Idaho
Vols. 1-2 contain cases before the Supreme Court of the Territory of Idaho.
Handbook of Statistical Genomics
A timely update of a highly popular handbook on statistical genomics This new, two-volume edition of a classic text provides a thorough introduction to statistical genomics, a vital resource for advanced graduate students, early-career researchers and new entrants to the field. It introduces new and updated information on developments that have occurred since the 3rd edition. Widely regarded as the reference work in the field, it features new chapters focusing on statistical aspects of data generated by new sequencing technologies, including sequence-based functional assays. It expands on previous coverage of the many processes between genotype and phenotype, including gene expression and ep...
Introduction to Pharmaceutical Analytical Chemistry
Die umfassend überarbeitete 2. Auflage enthält ein neues Kapitel zur chemischen Analyse von Biopharmazeutika, in dem die Identifizierung, Reinheitsprüfung und die Analyse on Peptiden und proteinbasierten Formulierungen erläutert werden. Die neue Auflage bietet ebenfalls verbesserte farbige Abbildungen und Tabellen, eine gestraffte Kapitelstruktur und überarbeitete Inhalte, die das Fachgebiet klarer und verständlicher präsentieren. - Bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte der pharmazeutischen analytischen Chemie und Statistik. - Untersucht systematisch pharmazeutische Anwendungen, die in anderen Lehrbüchern zu dem Fachgebiet fehlen. - Untersucht verschiedene Analysetechniken, die in der Regel in Pharmalaboren zur Anwendung kommen. - Präsentiert Fragestellungen aus der Praxis, aktuelle praktische Beispiele und detaillierte Illustrationen. - Die aktualisierten Inhalte entsprechen den aktuellen europäischen und US-amerikanischen Arzneibuchvorschriften und -richtlinien.
Pattern Recognition and Machine Learning
This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.
