q-bio.QM」カテゴリーアーカイブ

BioCPT: Contrastive Pre-trained Transformers with Large-scale PubMed Search Logs for Zero-shot Biomedical Information Retrieval

要約 情報検索 (IR) は、生物医学の知識の取得と臨床上の意思決定のサポートに … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, q-bio.QM | BioCPT: Contrastive Pre-trained Transformers with Large-scale PubMed Search Logs for Zero-shot Biomedical Information Retrieval はコメントを受け付けていません

Efficient and fully-automatic retinal choroid segmentation in OCT through DL-based distillation of a hand-crafted pipeline

要約 低コストで非侵襲的な網膜イメージングから得られる網膜血管の表現型は、心疾患 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, eess.IV, q-bio.QM | Efficient and fully-automatic retinal choroid segmentation in OCT through DL-based distillation of a hand-crafted pipeline はコメントを受け付けていません

Feature-Based Time-Series Analysis in R using the theft Package

要約 時系列は科学全般にわたって測定・分析されている。時系列の構造を定量化する1 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, q-bio.QM, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Feature-Based Time-Series Analysis in R using the theft Package はコメントを受け付けていません

A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug Design

要約 タンパク質の3次元形状を利用して創薬候補物質を同定するStructure- … 続きを読む

カテゴリー: cs.CE, cs.LG, q-bio.QM | A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug Design はコメントを受け付けていません

Automated 3D Pre-Training for Molecular Property Prediction

要約 分子物性予測は、創薬や材料科学において重要な問題である。幾何学的構造が分子 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.QM | Automated 3D Pre-Training for Molecular Property Prediction はコメントを受け付けていません

Precision Anti-Cancer Drug Selection via Neural Ranking

要約 個別化されたがん治療には、さまざまな遺伝的および分子的状況における薬物とが … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG, q-bio.QM | Precision Anti-Cancer Drug Selection via Neural Ranking はコメントを受け付けていません

Graph Denoising Diffusion for Inverse Protein Folding

要約 タンパク質の逆フォールディングは、その固有の 1 対多マッピング特性により … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, q-bio.QM | Graph Denoising Diffusion for Inverse Protein Folding はコメントを受け付けていません

Taking a Respite from Representation Learning for Molecular Property Prediction

要約 人工知能 (AI) は創薬に広く応用されており、その主な役割は分子特性の予 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.QM | Taking a Respite from Representation Learning for Molecular Property Prediction はコメントを受け付けていません

Linear-scaling kernels for protein sequences and small molecules outperform deep learning while providing uncertainty quantitation and improved interpretability

要約 ガウス プロセス (GP) は、不確実性の信頼できる定量化や解釈可能性の向 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.QM | Linear-scaling kernels for protein sequences and small molecules outperform deep learning while providing uncertainty quantitation and improved interpretability はコメントを受け付けていません

MoleCLUEs: Optimizing Molecular Conformers by Minimization of Differentiable Uncertainty

要約 分子科学における構造ベースのモデルは、入力幾何学に対して非常に敏感であり、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.QM | MoleCLUEs: Optimizing Molecular Conformers by Minimization of Differentiable Uncertainty はコメントを受け付けていません