group :: uw_ss12_web2.0 | BibSonomy

закладки (спрятать)1342
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1WangYueFt/dgcnn
https://github.com/WangYueFt/dgcnn
4 лет назад , @becker
code
cnn
github
convoluational
neural
dynamic
network
graph
dgcnn
codecnngithubconvoluationalneuraldynamicnetworkgraphdgcnn
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2Latent graph neural networks: Manifold learning 2.0? | by Michael Bronstein | Sep, 2020 | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/manifold-learning-2-99a25eeb677d
4 лет назад , @becker
convolutional
cnn
functional
disruption
pointnet
neural
network
graph
cell
correlation
interaction
dynamic
nn
single
convolutionalcnnfunctionaldisruptionpointnetneuralnetworkgraphcellcorrelationinteractiondynamicnnsingle
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4How to pick more beautiful colors for your data visualizations | Chartable
https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/
4 лет назад , @becker
visualization
color
data
learning
graphics
choose
papers
picking
beautiful
science
visualize
colors
paper
pick
machine
picker
chose
visualizationcolordatalearninggraphicschoosepaperspickingbeautifulsciencevisualizecolorspaperpickmachinepickerchose
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1leftthomas/DGCNN: A PyTorch implementation of DGCNN based on AAAI 2018 paper "An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification"
https://github.com/leftthomas/DGCNN
4 лет назад , @becker
cloud
point
code
cnn
implementation
hithub
python
pytorch
torch
graph
dgcnn
classification
cloudpointcodecnnimplementationhithubpythonpytorchtorchgraphdgcnnclassification
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1optimization - What causes sudden drops in training/test errors when training a neural network? - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/300839/what-causes-sudden-drops-in-training-test-errors-when-training-a-neural-network
4 лет назад , @becker
stagnant
drop
neural
learning
decay
rate
network
networks
decrease
nn
stagnantdropneurallearningdecayratenetworknetworksdecreasenn
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1deep learning - What should I do when my neural network doesn't learn? - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/352036/what-should-i-do-when-my-neural-network-doesnt-learn
4 лет назад , @becker
neural
mistakes
training
network
stack
networks
overflow
101
cross
validated
guide
stackoverflow
nn
neuralmistakestrainingnetworkstacknetworksoverflow101crossvalidatedguidestackoverflownn
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1linux - How to kill all processes with a given partial name? - Stack Overflow
https://stackoverflow.com/questions/8987037/how-to-kill-all-processes-with-a-given-partial-name/8987063#8987063
4 лет назад , @becker
linux
process
regex
name
terminal
kill
linuxprocessregexnameterminalkill
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Laplace's Demon: A Seminar Series about Bayesian Machine Learning at Scale - Criteo AI Lab
https://ailab.criteo.com/laplaces-demon-bayesian-machine-learning-at-scale/
4 лет назад , @becker
laplace
bayesian
bayes
demon
webinar
laplacebayesianbayesdemonwebinar
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1dynverse/dynbenchmark_results: Contains the results from the dynbenchmark evaluation, see https://github.com/dynverse/dynbenchmark
https://github.com/dynverse/dynbenchmark_results
4 лет назад , @becker
code
github
trajectory
single
cell
benchmark
codegithubtrajectorysinglecellbenchmark
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1hurcy/awesome-ehr-deeplearning: Curated list of awesome papers for electronic health records(EHR) mining, machine learning, and deep learning.
https://github.com/hurcy/awesome-ehr-deeplearning
4 лет назад , @becker
awesome
overview
deep
cureated
data
review
learning
survey
list
ehr
awesomeoverviewdeepcureateddatareviewlearningsurveylistehr
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1PPL APIs
https://colcarroll.github.io/ppl-api/
4 лет назад , @becker
overview
comparison
language
probabilistic
review
ppl
list
programming
overviewcomparisonlanguageprobabilisticreviewppllistprogramming
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1JuliaCon 2020 | Make your Julia Code Faster and Compatible with non-Julia Code - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=S5R8zXJOsUQ&t=3071s
4 лет назад , @becker
c
call
faster
fast
julia
efficient
python
language
wrapper
wrap
programming
ccallfasterfastjuliaefficientpythonlanguagewrapperwrapprogramming
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Loneliness - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=n3Xv_g3g-mA&t=1s
4 лет назад , @becker
kurzgesagt
interesting
loneliness
kurzgesagtinterestingloneliness
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1How to derive convolution from first principles | by Michael Bronstein | Jul, 2020 | Medium
TL;DR: Have you even wondered what is so special about convolution? In this post, I derive the convolution from first principles and show that it naturally emerges from translational symmetry. During…
4 лет назад , @becker
convolutional
convolution
derivation
graph
convolutionalconvolutionderivationgraph
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1DGCA: A comprehensive R package for Differential Gene Correlation Analysis - PubMed
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27846853/
4 лет назад , @becker
gene
disruption
cordis
correlation
expression
differential
genedisruptioncordiscorrelationexpressiondifferential
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1(7) David Robinson auf Twitter: "Let's do this ONE LIKE = ONE INSULT OF A DISTRIBUTION" / Twitter
https://twitter.com/drob/status/1286042301727416320
4 лет назад , @becker
bayesian
humor
twitter
bayes
distribution
insults
insult
fun
bayesianhumortwitterbayesdistributioninsultsinsultfun
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Help! Linux ate my RAM!
https://www.linuxatemyram.com/
4 лет назад , @becker
linux
cache
memory
os
swap
free
ram
linuxcachememoryosswapfreeram
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1What Is Swappiness on Linux? (and How to Change It)
https://www.howtogeek.com/449691/what-is-swapiness-on-linux-and-how-to-change-it/
4 лет назад , @becker
linux
os
swap
swapiness
linuxosswapswapiness
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2Transfer learning from pre-trained models | by Pedro Marcelino | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
4 лет назад , @becker
transfer
dataset
neural
size
use
machine
learning
to
network
when
ml
nn
transferdatasetneuralsizeusemachinelearningtonetworkwhenmlnn
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GFLASSO: Graph-Guided Fused LASSO in R - DataCamp
https://www.datacamp.com/community/tutorials/gflasso-R
4 лет назад , @becker
multilabel
r
guided
lasso
machine
learning
label
graph
multi
multilabelrguidedlassomachinelearninglabelgraphmulti
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

публикации (спрятать)2303
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Rotor Thrust Estimation Using RNN in TensorFlow-a Preliminary for Wind Turbine Control (abstract)
J. Stegink, A. Klein, J. Kersten, R. Bockhahn, M. Basler, M. Becker, D. Abel, и J. Zierath. Proceedings of the Seventh International Conference on Multibody System Dynamics, (июня 2024)
14 дней назад , @becker
energy
wind
myown
rotor
energywindmyownrotor
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Pregnancy-induced memory CD4+ regulatory T cells: identification of specific immune memory markers using Infinity Flow
K. Thiele, C. Urbschat, S. Schepanski, M. Becker, M. Qi, M. Alawi, и P. Arck. Journal of Reproductive Immunology, (2023)
19 дней назад , @becker
myown
myown
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Mode of delivery predicts postpartum maternal leukocyte telomere length
D. Panelli, J. Mayo, R. Wong, M. Becker, D. Feyaerts, I. Marić, E. Wu, I. Gotlib, B. Gaudillière, N. Aghaeepour и 1 other автор(ы). European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology, (2024)
2 месяцев назад , @becker
telomeres
myown
telomeresmyown
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Association of pregnancy complications and postpartum maternal leukocyte telomeres in two diverse cohorts: a nested case-control study
D. Panelli, X. Wang, J. Mayo, R. Wong, X. Hong, M. Becker, N. Aghaeepour, M. Druzin, B. Zuckerman, D. Stevenson и 1 other автор(ы). BMC Pregnancy and Childbirth, (2024)
2 месяцев назад , @becker
telomeres
myown
telomeresmyown
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1SPACEc: A Streamlined, Interactive Python Workflow for Multiplexed Image Processing and Analysis
Y. Tan, T. Kempchen, M. Becker, M. Haist, D. Feyaerts, Y. Xiao, G. Su, A. Rech, R. Fan, J. Hickey и 1 other автор(ы). bioRxiv (under review), (2024)
2 месяцев назад , @becker
image
myown
library
imaging
pipeline
python
spacec
analysis
single
cell
imagemyownlibraryimagingpipelinepythonspacecanalysissinglecell
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Multiple physics pretraining for physical surrogate models
M. McCabe, B. Blancard, L. Parker, R. Ohana, M. Cranmer, A. Bietti, M. Eickenberg, S. Golkar, G. Krawezik, F. Lanusse и 1 other автор(ы). arXiv preprint arXiv:2310.02994, (2023)
5 месяцев назад , @becker
citedby:scholar:count:10
surrogate
citedby:scholar:timestamp:2024-4-26
physics
simulation
model
informed
citedby:scholar:count:10surrogatecitedby:scholar:timestamp:2024-4-26physicssimulationmodelinformed
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Computational Approaches for Connecting Maternal Stress to Preterm Birth
A. Mirzaei, B. Hiller, I. Stelzer, K. Thiele, Y. Tan, и M. Becker. Clinics in Perinatology, (2024)
6 месяцев назад , @becker
myown
stress
pregnancy
machine
learning
computational
myownstresspregnancymachinelearningcomputational
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets
T. Saito, и M. Rehmsmeier. PloS one, 10 (3): e0118432 (2015)
7 месяцев назад , @becker
class,imbalance,imbalanced,evaluation,ml,machine,learning,auc,roc,precision,recall,curve
citedby:scholar:count:3373
citedby:scholar:timestamp:2024-2-20
class,imbalance,imbalanced,evaluation,ml,machine,learning,auc,roc,precision,recall,curvecitedby:scholar:count:3373citedby:scholar:timestamp:2024-2-20
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction
J. Tay, N. Aghaeepour, T. Hastie, и R. Tibshirani. Statistica Sinica, 33 (1): 259--279 (января 2023)
7 месяцев назад , @becker
ien
linear
background
machine
regression
learning
knowledge
bki
ml
informed
integration
ienlinearbackgroundmachineregressionlearningknowledgebkimlinformedintegration
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Utilizing Molecular Network Information via Graph Convolutional Neural Networks to Predict Metastatic Event in Breast Cancer
H. Chereda, A. Bleckmann, F. Kramer, A. Leha, и T. Beissbarth. Studies in health technology and informatics, (сентября 2019)
7 месяцев назад , @becker
neural
background
gnn
machine
learning
knowledge
networks
graph
bki
ml
informed
integration
neuralbackgroundgnnmachinelearningknowledgenetworksgraphbkimlinformedintegration
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Multimodal machine learning for modeling infant head circumference, mothers' milk composition, and their shared environment
M. Becker, K. Fehr, S. Goguen, K. Miliku, C. Field, B. Robertson, C. Yonemitsu, L. Bode, E. Simons, J. Marshall и 8 other автор(ы). Scientific Reports, 14 (1): 2977 (05.02.2024)
8 месяцев назад , @becker
mother
myown
environment
circumference
multiomics
milk
multimodal
head
mothermyownenvironmentcircumferencemultiomicsmilkmultimodalhead
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4CompTrails: comparing hypotheses across behavioral networks
T. Koopmann, M. Becker, F. Lemmerich, и A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, (2024)
9 месяцев назад , @becker
hyptrails
myown
graphs
comparing
hypothesis
networks
hypotheses
hyptrailsmyowngraphscomparinghypothesisnetworkshypotheses
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Perspectives of physics-based machine learning strategies for geoscientific applications governed by partial differential equations
D. Degen, D. Caviedes Voullième, S. Buiter, H. Hendricks Franssen, H. Vereecken, A. González-Nicolás, и F. Wellmann. Geoscientific Model Development, 16 (24): 7375--7409 (2023)
9 месяцев назад , @becker
m:id:ai4simulation:node
m:
m:id:ai4simulation:nodem:
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Time series extrinsic regression: Predicting numeric values from time series data
C. Tan, C. Bergmeir, F. Petitjean, и G. Webb. Data Mining and Knowledge Discovery, (2021)
11 месяцев назад , @becker
citedby:scholar:timestamp:2023-11-4
citedby:scholar:count:65
extrinsic
series
regression
time
citedby:scholar:timestamp:2023-11-4citedby:scholar:count:65extrinsicseriesregressiontime
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Deep representation learning identifies associations between physical activity and sleep patterns during pregnancy and prematurity
N. Ravindra, C. Espinosa, E. Berson, T. Phongpreecha, P. Zhao, M. Becker, A. Chang, S. Shome, I. Marić, D. De Francesco и 1 other автор(ы). npj Digital Medicine, 6 (1): 171 (2023)
12 месяцев назад , @becker
sleep
myown
prematurity
deep
activity
accelerometer
pregnancy
learning
representation
sleepmyownprematuritydeepactivityaccelerometerpregnancylearningrepresentation
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Differential cellular immune response in pregnant and non-pregnant women upon vaccination against SARS-CoV-2 infection
C. Urbschat, K. Thiele, I. Stelzer, T. Zhang, Y. Zhao, T. Kehribar, M. Pagenkemper, G. Hansen, B. Gaudillière, A. Diemert и 1 other автор(ы). Journal of Reproductive Immunology, (2023)
12 месяцев назад , @becker
myown
covid
pregnancy
abstract
vaccination
single
cell
myowncovidpregnancyabstractvaccinationsinglecell
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Cross-species comparative analysis of single presynapses
E. Berson, C. Gajera, T. Phongpreecha, A. Perna, S. Bukhari, M. Becker, A. Chang, D. De Francesco, C. Espinosa, N. Ravindra и 1 other автор(ы). Scientific Reports, 13 (1): 13849 (2023)
12 месяцев назад , @becker
presynapses
myown
species
cross
single
cell
cytof
presynapsesmyownspeciescrosssinglecellcytof
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Whole genome deconvolution unveils Alzheimer’s resilient epigenetic signature
E. Berson, A. Sreenivas, T. Phongpreecha, A. Perna, F. Grandi, L. Xue, N. Ravindra, N. Payrovnaziri, S. Mataraso, Y. Kim и 9 other автор(ы). Nature Communications, 14 (1): 4947 (2023)
12 месяцев назад , @becker
deconvolution
genome
alzheimer
myown
epigenetics
machine
learning
deconvolutiongenomealzheimermyownepigeneticsmachinelearning
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Prediction of multiple neuropathologic changes from features available during life
T. Phongpreecha, D. De Francesco, A. Chang, M. Thuraiappah, M. Becker, N. Ravindra, E. Berson, C. Espinosa, S. Mataraso, D. Godrich и 1 other автор(ы). Alzheimer's & Dementia, (2023)
год назад , @becker
myown
myown
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging
L. Oakden-Rayner, J. Dunnmon, G. Carneiro, и C. Ré. Proceedings of the ACM conference on health, inference, and learning, стр. 151--159. (2020)
год назад , @becker
subgroup
mining
failure
stratification
hidden
machine
pattern
learning
citedby:scholar:count:243
citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
subgroupminingfailurestratificationhiddenmachinepatternlearningcitedby:scholar:count:243citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter