Erscheinungsjahr
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Fach
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Benchmarking the Predictive Power of Ligand Efficiency Indices in QSAR
American Chemical Society | 2016| -
Bioalerts: a python library for the derivation of structural alerts from bioactivity and toxicity data sets
Freier ZugriffSpringer Verlag | 2016| -
Deep Confidence: A Computationally Efficient Framework for Calculating Reliable Prediction Errors for Deep Neural Networks
American Chemical Society | 2019| -
Deep Confidence: A Computationally Efficient Framework for Calculating Reliable Errors for Deep Neural Networks
Freier ZugriffArXiv | 2018| -
Reliable Prediction Errors for Deep Neural Networks Using Test-Time Dropout
American Chemical Society | 2019| -
KekuleScope: prediction of cancer cell line sensitivity and compound potency using convolutional neural networks trained on compound images
Freier ZugriffSpringer Verlag | 2019| -
Reliable Prediction Errors for Deep Neural Networks Using Test-Time Dropout
Freier ZugriffArXiv | 2019| -
Improved Chemical Structure–Activity Modeling Through Data Augmentation
American Chemical Society | 2015| -
Concepts and Applications of Conformal Prediction in Computational Drug Discovery
Freier ZugriffArXiv | 2019| -
QSAR-derived affinity fingerprints (part 2): modeling performance for potency prediction
Freier ZugriffDOAJ | 2020| -
QSAR-derived affinity fingerprints (part 2): modeling performance for potency prediction
Freier ZugriffSpringer Verlag | 2020| -
Discovering Highly Potent Molecules from an Initial Set of Inactives Using Iterative Screening
American Chemical Society | 2018| -
A semi-supervised learning framework for quantitative structure-activity regression modelling
Freier ZugriffArXiv | 2020|
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