AI in Drug Discovery [electronic resource] : First International Workshop, AIDD 2024, Held in Conjunction with ICANN 2024, Lugano, Switzerland, September 19, 2024, Proceedings / edited by Djork-Arné Clevert, Michael Wand, Kristína Malinovská, Jürgen Schmidhuber, Igor V. Tetko.

Інтелектуальна відповідальність: Вид матеріалу: Текст Серія: Lecture Notes in Computer Science ; 14894Публікація: Cham : Springer Nature Switzerland : Imprint: Springer, 2025Видання: 1st ed. 2025Опис: XXXVIII, 176 p. 50 illus., 49 illus. in color. online resourceТип вмісту:
  • text
Тип засобу:
  • computer
Тип носія:
  • online resource
ISBN:
  • 9783031723810
Тематика(и): Додаткові фізичні формати: Printed edition:: Немає назви; Printed edition:: Немає назвиДесяткова класифікація Дьюї:
  • 006.3 23
Класифікація Бібліотеки Конгресу:
  • Q334-342
  • TA347.A78
Електронне місцезнаходження та доступ: У: Springer Nature eBookЗведення: This open Access book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on AI in Drug Discovery, AIDD 2024, held as a part of the 33rd International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN 2024, in Lugano, Switzerland, on September 19, 2024. The 12 papers presented here were carefully reviewed and selected for these open access proceedings. These papers focus on various aspects of the rapidly evolving field of Artificial Intelligence (AI)-driven drug discovery in chemistry, including Big Data and advanced Machine Learning, eXplainable AI (XAI), Chemoinformatics, Use of deep learning to predict molecular properties, Modeling and prediction of chemical reaction data and Generative models.
Тип одиниці:
Мітки з цієї бібліотеки: Немає міток з цієї бібліотеки для цієї назви. Ввійдіть, щоб додавати мітки.
Оцінки зірочками
    Середня оцінка: 0.0 (0 голос.)
Немає реальних примірників для цього запису

Open Access

This open Access book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on AI in Drug Discovery, AIDD 2024, held as a part of the 33rd International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN 2024, in Lugano, Switzerland, on September 19, 2024. The 12 papers presented here were carefully reviewed and selected for these open access proceedings. These papers focus on various aspects of the rapidly evolving field of Artificial Intelligence (AI)-driven drug discovery in chemistry, including Big Data and advanced Machine Learning, eXplainable AI (XAI), Chemoinformatics, Use of deep learning to predict molecular properties, Modeling and prediction of chemical reaction data and Generative models.

Немає коментарів для цієї одиниці.

для можливості публікувати коментарі.