Zobrazeno 1 - 10
of 54
pro vyhledávání: '"Karasikov, Mikhail"'
Autor:
ai, kaiko., Aben, Nanne, de Jong, Edwin D., Gatopoulos, Ioannis, Känzig, Nicolas, Karasikov, Mikhail, Lagré, Axel, Moser, Roman, van Doorn, Joost, Tang, Fei
Driven by the recent advances in deep learning methods and, in particular, by the development of modern self-supervised learning algorithms, increased interest and efforts have been devoted to build foundation models (FMs) for medical images. In this
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.15217
Autor:
Besta, Maciej, Kanakagiri, Raghavendra, Mustafa, Harun, Karasikov, Mikhail, Rätsch, Gunnar, Hoefler, Torsten, Solomonik, Edgar
Publikováno v:
Proceedings of the 34st IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS'20), 2020
The Jaccard similarity index is an important measure of the overlap of two sets, widely used in machine learning, computational genomics, information retrieval, and many other areas. We design and implement SimilarityAtScale, the first communication-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1911.04200
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Information Technology and Systems 2016, Sep 2016, Repino, St. Petersburg, Russia. pp.561-568
This paper presents a method of reconstruction a primary structure of a protein that folds into a given geometrical shape. This method predicts the primary structure of a protein and restores its linear sequence of amino acids in the polypeptide chai
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1701.00673
Publikováno v:
bioRxiv
The amount of data stored in genomic sequence databases is growing exponentially, far exceeding traditional indexing strategies’ processing capabilities. Many recent indexing methods organize sequence data into a sequence graph to succinctly repres
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9ce5ff195270f665ef1a42ad796c9429
https://hdl.handle.net/20.500.11850/595169
https://hdl.handle.net/20.500.11850/595169
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
bioRxiv
High-throughput sequencing data is rapidly accumulating in public repositories. Making this resource accessible for interactive analysis at scale requires efficient approaches for its storage and indexing. There have recently been remarkable advances
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______150::09b7865a20aad6181fcff9a50cc3e156
https://hdl.handle.net/20.500.11850/524353
https://hdl.handle.net/20.500.11850/524353
Autor:
Danko, David, Bezdan, Daniela, Afshin, Evan E, et al, Karasikov, Mikhail, Mustafa, Harun, Nikolayeva, Olga, Nikolayeva, Tatyana, Rätsch, Gunnar, Kahles, Andre
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______885::79a43ff6b01beb01d802982643c68842
https://doi.org/10.5167/uzh-210801
https://doi.org/10.5167/uzh-210801
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.