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【2h】

scMM: Mixture-of-experts multimodal deep generative model for single-cell multiomics data analysis

机译：SCMM：专注于专家多峰深度生成模型，用于单细胞多组合数据分析

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Kodai Minoura; Ko Abe; Hyunha Nam; Hiroyoshi Nishikawa; Teppei Shimamura;
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年度 2021
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专利

1. A deep multimodal generative and fusion framework for class-imbalanced multimodal data [J] . Qing Li, Guanyuan Yu, Jun Wang, Multimedia Tools and Applications . 2020,第33a34期

机译：用于类级多峰数据的深层多峰生成和融合框架
2. Single-cell multiomics: technologies and data analysis methods [J] . Jeongwoo Lee, Do Young Hyeon, Daehee Hwang Experimental & molecular medicine. . 2020,第9期

机译：单细胞多孔：技术和数据分析方法
3. Deep generative modeling for single-cell transcriptomics [J] . Lopez Romain, Regier Jeffrey, Cole Michael B., Nature methods . 2018,第12期

机译：单细胞转录组织的深度生成造型
4. Variational Mixture-of-Experts Autoencoders for Multi-Modal Deep Generative Models [C] . Yuge Shi, N. Siddharth, Brooks Paige, Conference on Neural Information Processing Systems . 2020

机译：用于多模态深生成模型的专家变形混合物自动化器
5. Deep Generative Models for Stochastic Modeling of Multivariate Sequential Data [D] . Liu, Yingru. 2021

机译：多变量顺序数据随机建模的深生成模型
6. Deep Generative Modeling for Single-cell Transcriptomics [O] . Romain Lopez, Jeffrey Regier, Michael B. Cole, -1

机译：单细胞转录组学的深度生成建模
7. Making many out of few: deep generative models for single-cell RNA-sequencing data [O] . Martin Treppner, Adrián Salas-Bastos, Moritz Hess, 2020

机译：少数几个：用于单细胞RNA测序数据的深度生成模型

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