q-bio.QM」カテゴリーアーカイブ

Aggregation Schemes for Single-Vector WSI Representation Learning in Digital Pathology

要約 計算病理学で全体のスライド画像(WSI)を効率的に統合するための重要なステ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.IR, eess.IV, q-bio.QM | コメントする

Virtual Cells: Predict, Explain, Discover

要約 創薬は基本的に患者に対する治療の効果を推測するプロセスであり、したがって、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.QM | コメントする

Robin: A multi-agent system for automating scientific discovery

要約 科学的発見は、背景研究、仮説の生成、実験、およびデータ分析の反復プロセスに … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, q-bio.QM | コメントする

Automated Model-Free Sorting of Single-Molecule Fluorescence Events Using a Deep Learning Based Hidden-State Model

要約 単一分子蛍光アッセイにより、生体分子ダイナミクスの高解像度分析が可能になり … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.QM | Automated Model-Free Sorting of Single-Molecule Fluorescence Events Using a Deep Learning Based Hidden-State Model はコメントを受け付けていません

Enhancing Thyroid Cytology Diagnosis with RAG-Optimized LLMs and Pa-thology Foundation Models

要約 人工知能(AI)の進歩は、検索された生成(RAG)およびドメイン固有の基礎 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, q-bio.QM | Enhancing Thyroid Cytology Diagnosis with RAG-Optimized LLMs and Pa-thology Foundation Models はコメントを受け付けていません

Integrating Single-Cell Foundation Models with Graph Neural Networks for Drug Response Prediction

要約 AI駆動型の薬物反応予測は、個別化されたがん治療を進めるための大きな可能性 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, q-bio.QM | Integrating Single-Cell Foundation Models with Graph Neural Networks for Drug Response Prediction はコメントを受け付けていません

LLMs Outperform Experts on Challenging Biology Benchmarks

要約 この研究では、分子生物学、遺伝学、クローニング、ウイルス学、およびバイオセ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.QM | LLMs Outperform Experts on Challenging Biology Benchmarks はコメントを受け付けていません

LLMs Outperform Experts on Challenging Biology Benchmarks

要約 この研究では、分子生物学、遺伝学、クローニング、ウイルス学、およびバイオセ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.QM | LLMs Outperform Experts on Challenging Biology Benchmarks はコメントを受け付けていません

Mitigating mode collapse in normalizing flows by annealing with an adaptive schedule: Application to parameter estimation

要約 正規化フロー(NFS)は、複雑な分布から相関していないサンプルを提供し、パ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.data-an, q-bio.QM, stat.ML | Mitigating mode collapse in normalizing flows by annealing with an adaptive schedule: Application to parameter estimation はコメントを受け付けていません

Surrogate modeling of Cellular-Potts Agent-Based Models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture

要約 セルラー・ポッツ・モデルは、複雑な多細胞生物システムをシミュレートするため … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.QM | Surrogate modeling of Cellular-Potts Agent-Based Models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture はコメントを受け付けていません