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Molecular de-novo design through deep reinforcement learning
Molecular de-novo design through deep reinforcement learning
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Molecular de-novo design through deep reinforcement learning

Olivecrona, Marcus ; Blaschke, Thomas ; Engkvist, Ola ; Chen, Hongming

Journal of cheminformatics, 2017-09, Vol.9 (1), p.48-14, Article 48 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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2
Beyond the hype: deep neural networks outperform established methods using a ChEMBL bioactivity benchmark set
Beyond the hype: deep neural networks outperform established methods using a ChEMBL bioactivity benchmark set
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Beyond the hype: deep neural networks outperform established methods using a ChEMBL bioactivity benchmark set

Lenselink, Eelke B. ; ten Dijke, Niels ; Bongers, Brandon ; Papadatos, George ; van Vlijmen, Herman W. T. ; Kowalczyk, Wojtek ; IJzerman, Adriaan P. ; van Westen, Gerard J. P.

Journal of cheminformatics, 2017-08, Vol.9 (1), p.45-45, Article 45 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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3
Exploring the GDB-13 chemical space using deep generative models
Exploring the GDB-13 chemical space using deep generative models
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Exploring the GDB-13 chemical space using deep generative models

Arús-Pous, Josep ; Blaschke, Thomas ; Ulander, Silas ; Reymond, Jean-Louis ; Chen, Hongming ; Engkvist, Ola

Journal of cheminformatics, 2019-03, Vol.11 (1), p.20-14, Article 20 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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4
Large scale comparison of QSAR and conformal prediction methods and their applications in drug discovery
Large scale comparison of QSAR and conformal prediction methods and their applications in drug discovery
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Large scale comparison of QSAR and conformal prediction methods and their applications in drug discovery

Bosc, Nicolas ; Atkinson, Francis ; Felix, Eloy ; Gaulton, Anna ; Hersey, Anne ; Leach, Andrew R.

Journal of cheminformatics, 2019-01, Vol.11 (1), p.4-4, Article 4 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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ExCAPE-DB: an integrated large scale dataset facilitating Big Data analysis in chemogenomics
ExCAPE-DB: an integrated large scale dataset facilitating Big Data analysis in chemogenomics
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ExCAPE-DB: an integrated large scale dataset facilitating Big Data analysis in chemogenomics

Sun, Jiangming ; Jeliazkova, Nina ; Chupakhin, Vladimir ; Golib-Dzib, Jose-Felipe ; Engkvist, Ola ; Carlsson, Lars ; Wegner, Jörg ; Ceulemans, Hugo ; Georgiev, Ivan ; Jeliazkov, Vedrin ; Kochev, Nikolay ; Ashby, Thomas J. ; Chen, Hongming

Journal of cheminformatics, 2017-03, Vol.9 (1), p.17-17, Article 17 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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6
The use of computer vision technologies in aquaculture – A review
The use of computer vision technologies in aquaculture – A review
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The use of computer vision technologies in aquaculture – A review

Zion, Boaz

Computers and electronics in agriculture, 2012-10, Vol.88, p.125-132 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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New Enhancements for the Exact Solution of the Vehicle Routing Problem with Time Windows
New Enhancements for the Exact Solution of the Vehicle Routing Problem with Time Windows
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New Enhancements for the Exact Solution of the Vehicle Routing Problem with Time Windows

Pecin, Diego ; Contardo, Claudio ; Desaulniers, Guy ; Uchoa, Eduardo

INFORMS journal on computing, 2017-06, Vol.29 (3), p.489-502 [Periódico revisado por pares]

Linthicum: INFORMS

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A Matheuristic for the Multivehicle Inventory Routing Problem
A Matheuristic for the Multivehicle Inventory Routing Problem
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A Matheuristic for the Multivehicle Inventory Routing Problem

Archetti, Claudia ; Boland, Natashia ; Speranza, M. Grazia

INFORMS journal on computing, 2017-06, Vol.29 (3), p.377-387 [Periódico revisado por pares]

Linthicum: INFORMS

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9
KekuleScope: prediction of cancer cell line sensitivity and compound potency using convolutional neural networks trained on compound images
KekuleScope: prediction of cancer cell line sensitivity and compound potency using convolutional neural networks trained on compound images
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KekuleScope: prediction of cancer cell line sensitivity and compound potency using convolutional neural networks trained on compound images

Cortés-Ciriano, Isidro ; Bender, Andreas

Journal of cheminformatics, 2019-06, Vol.11 (1), p.41-16, Article 41 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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10
Factors influencing the smart supply chain innovation performance of commodity distribution enterprises: an investigation from China
Factors influencing the smart supply chain innovation performance of commodity distribution enterprises: an investigation from China
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Factors influencing the smart supply chain innovation performance of commodity distribution enterprises: an investigation from China

Liu, Weihua ; Zhang, Jiahui ; Wang, Siyu

Industrial management + data systems, 2021-10, Vol.121 (10), p.2073-2099 [Periódico revisado por pares]

Wembley: Emerald Publishing Limited

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