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文献
J-GLOBAL ID：202202268962474319
整理番号：22A0981668
複雑な試験を必要とする複雑な機械学習モデル:グラフニューラルネットワークによる分子結合親和性の予測可能性の調査【JST・京大機械翻訳】
Complex machine learning model needs complex testing: Examining predictability of molecular binding affinity by a graph neural network
Nikolaienko Tymofii
(SoftServe, Inc., Lviv, Ukraine)
,
Nikolaienko Tymofii
(Faculty of Physics, Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine)
,
Gurbych Oleksandr
(Blackthorn AI Ltd., London, UK)
,
Gurbych Oleksandr
(Department of Artificial Intelligence Systems, Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine)
,
Druchok Maksym
(SoftServe, Inc., Lviv, Ukraine)
,
Druchok Maksym
(Institute for Condensed Matter Physics, NAS of Ukraine, Lviv, Ukraine)
資料名：
Journal of Computational Chemistry
(Journal of Computational Chemistry)
巻： 43 号： 10 ページ： 728-739 発行年： 2022年
JST資料番号： C0111B ISSN： 0192-8651 CODEN： JCCHDD 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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