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    QSAR for anti-ERα compounds using sparrow search algorithm optimized BP neural network
    Li, Xiali ; Chen, Yandong ; et al.
    In: 2022 IEEE 46th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), 2022-06-01, S. 670-675
    Online Konferenz
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    QSAR and Molecular Docking Studies for the Inhibition of MAPK Interacting Kinase
    Das, Nilima R. ; Achary, P. Ganga Raju ; et al.
    In: 2021 19th OITS International Conference on Information Technology (OCIT), 2021-12-01, S. 72-77
    Online Konferenz
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    Volltext
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    QSAR model of phenols generated by deep neural network
    Douali, Latifa
    In: 2020 1st International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET), 2020-04-01, S. 1-4
    Online Konferenz
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    LSTM Molecular Descriptor-Free QSAR Application Research Based on Genetic Algorithm Optimization
    Guan, Jian ; Lin ; et al.
    In: 2022 3rd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering (ICBAIE), 2022-07-15, S. 625-628
    Online Konferenz
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    Toward big data in QSAR/QSPR
    Duprat, A. ; Ploix, J.L. ; et al.
    In: 2014 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2014-09-01, S. 1-6
    Online Konferenz
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    Neural Grammar Networks in QSAR Chemistry
    Ma, Eddie Y. T. ; Kremer, Stefan C.
    In: 2009 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2009-11-01, S. 37
    Online Konferenz
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    QSAR Study on the Toxicity of Phenols for Fathead Minnows by Using Support Vector Machine and Neural Networks
    Cui, Xiujun ; Wang, Zhinxin ; et al.
    In: 2008 Fourth International Conference on Natural Computation, Jg. 2 (2008-10-01), S. 134
    Online Konferenz
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    Docking scores and QSAR using evolved neural networks for the Pan-inhibition of wild-type and mutant PfDHFR by cycloguanil derivatives
    Hecht, David ; Cheung, Mars ; et al.
    In: 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2009-05-01, S. 262
    Online Konferenz
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    Using association rule mining for the QSAR problem
    Dumitriu, L. ; Craciun, M V. ; et al.
    In: 2006 3rd International IEEE Conference Intelligent Systems, 2006-09-01, S. 528
    Online Konferenz
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    Pre-processing aspects for complexity reduction of the QSAR problem
    Dumitriu, L. ; Segal, C. ; et al.
    In: 2008 4th International IEEE Conference Intelligent Systems, Jg. 2 (2008-09-01)
    Online Konferenz
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    Particle swarm optimization and neural network application for QSAR
    Wang, Z. ; Durst, G.L. ; et al.
    In: 18th International Parallel and Distributed Processing Symposium,, 2004, S. 194-194
    Online Konferenz
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    What quantile regression neural networks tell us about prediction of drug activities
    El-Telbany, Mohammed E.
    In: 2014 10th International Computer Engineering Conference (ICENCO), 2014-12-01, S. 76-80
    Online Konferenz
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    Development of a multi-layer neural network for incomplete data set of environmental problems
    Matubara, Tadahiro ; Aoyama, T. ; et al.
    In: 2007 International Conference on Control, Automation and Systems, 2007-10-01, S. 467
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    Design of a Quantum Self-Attention Neural Network on Quantum Circuits
    Zheng, Jin ; Gao, Qing ; et al.
    In: 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2023-10-01, S. 1058-1063
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    Multi-instance learning for structure-activity modeling for molecular properties
    D.V., Zankov ; M.D., Shevelev ; et al.
    In: SCOPUS18650929-2020-1086-SID85090491702, 2020
    Konferenz
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    Neural and neuro-fuzzy models of toxic action of phenols
    Neagu, C.-D.N. ; Aptula, A.O. ; et al.
    In: Proceedings First International IEEE Symposium Intelligent Systems, Jg. 1 (2002), S. 283-288
    Online Konferenz
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Feature selection for in-silico drug design using genetic algorithms and neural networks
    Ozdemir, M. ; Embrechts, M.J. ; et al.
    In: SMCia/01. Proceedings of the 2001 IEEE Mountain Workshop on Soft Computing in Industrial Applications (Cat. No.01EX504), 2001, S. 53-57
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    Quantitative structure-activity relationships of Benzodiazepines by recursive cascade correlation
    Bianucci, A.M. ; Micheli, A. ; et al.
    In: 1998 IEEE International Joint Conference on Neural Networks Proceedings. IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat. No.98CH36227), Jg. 1 (1998), S. 117-122
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    Neuro-fuzzy Prediction of Biological Activity and Rule Extraction for HIV-1 Protease Inhibitors
    Andonie, R. ; Fabry-Asztalos, L. ; et al.
    In: 2005 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 2005, S. 1-8
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