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「分子」の検索結果

5 件

すべて arxiv github huggingface 実装あり

arxivPaper only2026-07-23

Graph Learning on Ensembles of Cyclic Peptides: An Investigation of Molecular Ensemble Modeling

分子設計技術のための新しいアプローチであるEnsembleEGNN（Equivariant Graph Neural Network）を提案しました。EnsembleEGNNは、共役グラフニューラルネットワークを使用して

深層学習Transformer自己教師

用途: 分子設計技術の開発
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-22

Plausibility-Driven Prioritization of Candidate Biomedical Annotations

生分子注文を扱う研究、Plausibility-Driven Prioritization を用いて生分子注文を提案する。

自然言語処理RAG分類テキスト

用途: 生分子注文
難易度: Hard
コスト: Low

arxivPaper only2026-07-22

Hypothesis-and-Refinement Learning of Organic Structures from Multimodal Spectroscopic Data

分子構造を決定するために、スペクトルデータから自動的な構造解析を実施するための方法を提案している。この方法は、スペクトルデータに基づいてヒントと改良を繰り返すことで、分子構造を決定するもので、分子の可能性の広範な構造スペ

MI向き自然言語処理ファインチューニング生成テキストマルチモーダル

用途: 分子構造の解析
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-21

Boltzmann-Expected Molecular Design with Decoupled Annealing Flows

分子設計を自動化する方法「Boltzmann-Expected Molecular Design with Decoupled Annealing Flows（DECAF）」を提案。分子設計で重要な3次元構造の特性を確率

コンピュータビジョン3D・点群生成テキスト3D

用途: 分子設計の自動化
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-07-13

Adapting Evidential Neural Networks to Test-Time Neighbor Fusion Improves Molecular Property Prediction

分子特性予測を改善するための、新しいフレームワークを提案する。フレームワークは、有望な分子特性を予測することができる。

少数データ向きMLOpsモデルデプロイ

用途: 有望な分子特性予測
難易度: Hard
コスト: High