Lipophilicity Prediction with Multitask Learning and Molecular Substructures Representation

Публикации

?

Lipophilicity Prediction with Multitask Learning and Molecular Substructures Representation

Лукашина Н. Б., Аленичева А. Р., Vlasova E., Kondiukov A., Khakimova A., Magerramov E., Churikov N., Шпильман А. А.

Язык: английский

Текст на другом сайте

В книге

Machine Learning for Molecules at NeurIPS'2020

[б.и.], 2020.

Multimodal graph, surface, and language-based model for protein protein interaction prediction

Артеага Мореано Б. Д., Червов Н. Р., Попцова М. С., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 4772

Добавлено: 4 февраля 2026 г.

Method of Critical Set construction for Successive Cancellation List Decoder of Polar Codes Based on Deep Learning of Neural Networks

Котов Ф. И., Тимохин И. С., Иванов Ф. И., , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023.

The Successive Cancellation List (SCL) algorithm is a widely used decoding technique in communication systems. However, constructing the critical set for SCL decoding is a challenging task, as it requires a large number of computations and can lead to significant decoding delays. In this paper, a new approach to critical set construction for SCL decoding ...

Добавлено: 26 января 2026 г.

Refrigerant Leak Detection in Data Centers Using Topologically Determined Graph Neural Networks

Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.

Добавлено: 19 декабря 2025 г.

Ultra Fast Warm Start Solution for Graph Recommendations

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: CIKM '25: Proceedings of the 34rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: ACM, 2025. Ch. 1 P. 5469–5473.

В этой работе мы представляем быстрый и эффективный линейный подход к обновлению рекомендаций в масштабируемой графовой рекомендательной системе UltraGCN. Решение этой задачи чрезвычайно важно для поддержания актуальности рекомендаций в условиях большого объема новых данных и меняющихся предпочтений пользователей. Чтобы решить эту проблему, мы адаптируем простой, но эффективный подход к низкоранговой аппроксимации в графовой модели. Наш ...

Добавлено: 3 октября 2025 г.

Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V

Cham: Springer, 2025.

Добавлено: 29 сентября 2025 г.

Deep learning deciphers the related role of master regulators and G-quadruplexes in tissue specification

Башкатов А. Б., Andreasyan A., Коновалов Д. Л. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 23119

G-quadruplexes (GQs) are non-canonical DNA structures encoded by G-flipons with potential roles in gene regulation and chromatin structure. Here, we explore the role of G-flipons in tissue specification. We present a deep learning-based framework for the genome-wide G-flipon predictions across 14 human tissue types. The model was trained using high-confidence experimental maps of GQ-forming sequences ...

Добавлено: 8 августа 2025 г.

AI in drug development: advances in response, combination therapy, repositioning, and molecular design

Шайтан А. К., Science China Information Sciences 2025 Vol. 68 No. 7 Article 170102

Добавлено: 25 июня 2025 г.

An Approach to Finding a Robust Deep Learning Model

Болдырев А. С., Ратников Ф. Д., Шевелев А. А., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 102390–102406

Добавлено: 15 июня 2025 г.

Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта

Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74

В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...

Добавлено: 5 июня 2025 г.

Deep learning for customs classification of goods based on their textual descriptions analysis

Рыжова А. А., Sochenkov I., , in: Proceeding 2019 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS).: IEEE Computer Society, 2019. P. 60–67.

Добавлено: 1 мая 2025 г.

Distilling Normalizing Flows

Walton S., Klyukin V., Artemev M. и др., , in: 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW).: IEEE, 2025. P. 3328–3337.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

Деркач Д. А., Артемьев М. Р., IEEE, 2025.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

Deep learning captures the effect of epistasis in multifactorial diseases

Перелыгин В. Р., Kamelin A., Syzrantsev N. и др., Frontiers in Medicine 2025 Vol. 11 Article 1479717

Добавлено: 4 марта 2025 г.

TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks

Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev, Gorishniy Y. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 53831–53867.

Добавлено: 1 марта 2025 г.

Graph Neural Network for Crawling Target Nodes in Social Networks

Danil Shaikhelislamov, Denis Turdakov, , in: 2022 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS).: IEEE, 2022. P. 31–36.

Добавлено: 3 февраля 2025 г.

A Study of Graph Neural Networks for Link Prediction on Vulnerability to Membership Attacks

D. Shaikhelislamov, Lukyanov K., Severin N. и др., Journal of Mathematical Sciences 2024 Vol. 285 P. 234–244

Добавлено: 3 февраля 2025 г.

Weight Perturbations for Simulating Virtual Lesions in a Convolutional Neural Network

W. Joseph MacInnes, Жожикашвили Н. А., Феурра М., , in: First International Conference, AIiH 2024, Swansea, UK, September 4–6, 2024, Proceedings, Part II. Artificial Intelligence in Healthcare. LNCS, volume 14976Vol. 14976.: Springer, 2024. P. 221–234.

Добавлено: 28 января 2025 г.

TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors

Yury Gorishniy, Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev и др., , in: Proceedings of the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024).: ICLR, 2024.

Добавлено: 22 января 2025 г.