Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "fungus" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Neuralna predykcja wyników procesu równoczesnej biosyntezy inulinazy i inwertazy przez Aspergillus niger w warunkach wybranych stresów abiotycznych
Neural prediction of the results of the process of simultaneous biosynthesis of inulinase and invertase by Aspergillus niger under conditions of selected abiotic stresses
Autorzy:
Pielecki, J.
Skwarcz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292235.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
inulinaza
inwertaza
grzyb nitkowaty
Aspergillus niger
stres termiczny
stres tlenowy
neural networks
inulinase
invertase
filiform fungus
thermal stress
oxygen stress
Opis:
W pracy zaprezentowano zastosowania sztucznych sieci neuronowych do modelowania związków przyczynowo-skutkowych w biotechnologicznym procesie jednoczesnej nadprodukcji inulinazy i inwertazy zewnątrzkomórkowej przez grzyb nitkowaty Aspergillus niger w warunkach stresu termicznego i tlenowego. Do analizy danych zastosowano sieć o architekturze warstwowej. Wyniki obliczone przez sieć neuronową weryfikowano doświadczalnie w warunkach wgłębnych hodowli wstrząsanych.
The paper presents applications of artificial neural networks in modeling of "if and when" relations in the biotechnological process of simultaneous overproduction of inulinase and extracellular invertase by filiform fungus Aspergillus niger under thermal and oxygen stress conditions. The data were analyzed using a network of layer architecture. The results calculated by the neural network were verified empirically under immersion conditions of agitated cultures.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 287-294
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowa metoda maksymalizacji wartości wyników równoczesnej produkcji enzymów przez drożdże Kluyveromyces marxianus K-4
Neural method of maximizing the values of the results of the simultaneous production of enzymes by yeast Kluyveromyces marxianus K-4
Autorzy:
Pielecki, J.
Skwarcz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287986.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
inulinaza
inwetaza
drożdże Kluyveromyces marxianus
stres termiczny
stres tlenowy
artificial neural networks
inulinase
invertase
filiform fungus
yeast Kluyveromyces marxianus
thermal stress
oxygen stress
Opis:
W pracy zaprezentowano zastosowania sztucznych sieci neuronowych do modelowania związków przyczynowo-skutkowych w biotechnologicznym procesie jednoczesnej nadprodukcji inulinazy i inwertazy zewnątrzkomórkowej przez drożdże K.marxianus w warunkach stresu termicznego i tlenowego. Do analizy danych zastosowano sieć o architekturze warstwowej. Wyniki obliczone przez sieć neuronową weryfikowano doświadczalnie w warunkach wgłębnych hodowli wstrząsanych.
The paper presents applications of artificial neural networks in modeling of "if and when" relations in the biotechnological process of simultaneous overproduction of inulinase and extracellular invertase by yeast K.marxianus under thermal and oxygen stress conditions. The data were analyzed using a network of layer architecture. The results calculated by the neural network were verified empirically under immersion conditions of agitated cultures.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 295-300
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies