ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, SUPPORT VECTOR MACHINES AND DECISION TREES FOR ANTI HIV ACTIVITY PREDICTION OF ORGANIC COMPOUNDS

45-4

Recull de propostes per minimitzar l'impacte negatiu de gènere del sistema de teletreball a l'Ajuntament de Barcelona

Finançat amb el projecte "Impacto de GÉnero del TEletrabajo y rutinas de COnfinamiento: más allá de lo obvio" (Ref. SUPERACOVID19_2.2.IGETECO) i a través de l'Ajuntament de Barcelona pel Servei d'Estudi sobre propostes per minimitzar l'impacte negatiu de gènere del sistema de teletreball a l'Ajuntament de Barcelona (exp.20002682)El present document recull les propostes d'actuació contingues a l'estudi Propostes per minimitzar l'impacte negatiu de gènere del sistema de teletreball a l'Ajuntament de Barcelona realitzat pel Centre d'Estudis Sociològics sobre la Vida Quotidiana i el Treball (QUIT) de la Universitat Autònoma de Barcelona. L'emergència sanitària provocada per la Covid19 i el necessari confinament de la població per combatre la pandèmia ha significat, des del punt de vista de l'organització del treball, un canvi molt important cap a l'impuls de formes de treball a distància. Però aquest impuls del teletreball ha estat una resposta fruit de l'emergència, lògica davant la situació viscuda i, com a tal, no ha pogut ser planificada amb el temps i els mitjans necessaris

Neural networks studies : quantitative structure-activity relationship of mutagenic aromatic nitro compounds

The application of neural networks to the study of quantitative structure-activity relationship (QSAR) of mutagenic aromatic and heteroaromatic nitro compounds is reported. The results obtained are compared with the results given by a multiple linear regression. It is shown that neural networks prediction is more accurate than regression analysis prediction

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, SUPPORT VECTOR MACHINES AND DECISION TREES FOR ANTI HIV ACTIVITY PREDICTION OF ORGANIC COMPOUNDS

45-4