Explore le raisonnement causal dans les soins de santé, les lignes directrices ML, les changements d'ensemble de données, l'impact des biais et l'apprentissage multimodal.
Couvre la détection rapide du cancer à l'aide de tableaux cantilever, la valeur clinique des diagnostics, les propriétés physiques dans le développement du cancer, et l'importance des niveaux HER2.
Couvre les concepts et les technologies de la découverte de médicaments à base de fragments, en explorant l'identification des impacts, l'optimisation du plomb et les méthodes de dépistage.
Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.
Couvre la biologie chimique, le dépistage à haut débit, l'interférence de l'ARN, le CRISPR-Cas9 et la différenciation organoid pour la découverte de médicaments.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Couvre les concepts et les technologies de la découverte de médicaments à base de fragments, des méthodes d'identification des personnes touchées et de son application dans la découverte de médicaments à base de cibles.
Explore la létalité synthétique en génétique, en mettant l'accent sur les implications du cancer et les perspectives thérapeutiques par le biais d'interactions génétiques.
Explore le projet EXSCALATE4COV, axé sur la découverte informatique de médicaments pour les traitements COVID-19 et la collaboration entre le milieu universitaire et l'industrie.
Explore la sensibilité de l'IRM et les façons de l'améliorer grâce à des ajustements de champ magnétique et à différentes forces de champ pour diverses applications d'imagerie.
Couvre les technologies à la fine pointe de la technologie du rein sur puce visant à faciliter la recherche pharmaceutique et à éliminer les essais sur les animaux.
Explore les modèles paramétriques dans l'analyse des données, couvrant les estimateurs de régression, les problèmes d'optimisation et les modèles statistiques.
Explore le comportement des dipôles électriques dans les champs, l'alignement, l'énergie potentielle, les isolants diélectriques, les plans métalliques et le criblage de champ.
Explore les critères de performance dans l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la précision, le rappel et la spécificité dans l'évaluation des modèles.
Explore les définitions électrochimiques et la pile de concentration, en se concentrant sur la réduction, les électrodes et l'équilibre de la batterie.
