机译:TOPP-S:基于持久性的同源性的多任务深神经网络,用于同时预测分配系数和水溶性
Michigan State Univ Dept Math E Lansing MI 48824 USA;
Foshan Univ Sch Med Foshan 528000 Guangdong Peoples R China;
Chinese Acad Sci Shanghai Inst Organ Chem State Key Lab Bioorgan Chem Shanghai 200032 Peoples R China;
Michigan State Univ Dept Math E Lansing MI 48824 USA;
persistent homology; partition coefficient; aqueous solubility; multitask learning; deep neural networks; topological learning;
机译:TOPP-S:基于持久性的同源性的多任务深神经网络,用于同时预测分配系数和水溶性
机译:人工神经网络模型预测聚合物-聚合物水两相系统中生物分子的分配系数
机译:基于混合群方法数据处理神经网络的水两相系统中贝克酵母转化酶分配系数预测
机译:人工神经网络法确定聚合物盐水溶液两相系统中生物分子的分配系数
机译:钙沉淀物控制镭的溶解度:矿物石膏,透钙磷石或方解石与它们各自的饱和溶液之间镭和钙分配系数的实验确定和理论预测
机译:深入:具有多任务前馈深度神经网络的自动化蛋白质功能预测
机译:Topp-s:基于持久同源性的多任务深度神经网络 同时预测分配系数和水溶性
机译:辛醇/水分配系数和有机化合物的水溶解度