Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Exascale Compound Activity Prediction Engine

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Factsheet 2 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Factsheet for dissemination

Development report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Development report: Document describing the impact of the algorithmic developments on the industry challenges

Simulation report 3 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report: Node peformance simulation of D2.11

Simulation report 2 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report: Node performance simulation of D2.7

Simulation Report 1 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report: Node performance simulation of D2.3

Criteria report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Benchmarking criteria

Metamodel report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Document describing industry challenges and academic research initiatives, and overlap between different ML algorithms to guide building the meta-model

Final simulation and scalability report (4 and 2) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report: Node performance simulation of D2.17, and scalability test

Factsheet 1 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Factsheet for exploitation

Scalability report 1 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Scalability test

Challenge report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Document describing challenges, data types and pipelines used in building Chemogenomics models

Report + Code 6 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Code for Platt scaling and its integration with algorithms from earlier deliverables corresponding to Task 1.2.3.

Workflows report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Overview of developed methods and workflows

PublicCancer (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Public cancer cell line datasets

Report + Code 4 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Code for Exascale Bayesian Non-linear Multi-view Matrix Factorization and related documentation, deep learning code and related documentation version 3. Code for integration of unsupervised pre-processing and supervised learning, and related documentation. Code for Venn-Abers probabilistic predictors for large and imbalanced datasets

WebData (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Web APIs for public datasets

Tox (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Toxicology datasets

PublicBio (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Public biological datasets

Publikacje

Combination of Conformal Predictors for Classification

Autorzy: Paolo Toccaceli, Alexander Gammerman
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research: The Sixth Workshop on Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, Numer 60, 2017, 2017, Strona(/y) 39-61, ISSN 1938-7228
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Nonparametric predictive distributions based on conformal prediction

Autorzy: Vladimir Vovk, Jieli Shen, Valery Manokhin, Min-ge Xie
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research Proceedings: The Sixth Workshop on Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, Numer 60, 2017, 2017, Strona(/y) 82-102, ISSN 1938-7228
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Reverse Conformal Approach for On-line Experimental Design

Autorzy: Ilia Nouretdinov
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research: The Sixth Workshop on Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, Numer 60, 2017, 2017, Strona(/y) 185-192, ISSN 1938-7228
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Improving Reliable Probabilistic Prediction by Using Additional Knowledge

Autorzy: Ilia Nouretdinov
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research: The Sixth Workshop on Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, Numer 60, 2017, 2017, Strona(/y) 193-200, ISSN 1938-7228
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Machine Learning for Chemogenomics on HPC in the ExCAPE Project

Autorzy: Tom Vander Aa, Tom Ashby, Yves Vandriessche, Vojtech Cima, Stanislav Böhm, Jan Martinovic
Opublikowane w: INFOCOMP17, Numer June 25, 2017, 2017, Strona(/y) 72 to 74, ISSN 2308-3484
Wydawca: IARIA

Inductive Conformal Martingales for Change-Point Detection

Autorzy: Denis Volkhonskiy, Evgeny Burnaev, Ilia Nouretdinov, Alexander Gammerman, Vladimir Vovk
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research Proceedings: The Sixth Workshop on Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, Numer 60, 2017, 2017, Strona(/y) 132-153, ISSN 1938-7228
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Inductive Venn-Abers predictive distribution

Autorzy: Ilia Nouretdinov, Denis Volkhonskiy, Pitt Lim, Paolo Toccaceli, Alexander Gammerman
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research: The Seventh Workshop on Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, Numer 91, 2018, 2018, Strona(/y) 15-36, ISSN 1938-7228
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Conformal predictive decision making

Autorzy: Vladimir Vovk, Claus Bendtsen
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research: The Seventh Workshop on Conformal and Probabilistic Prediction and Applications, Numer 91, 2018, 2018, Strona(/y) 52-62, ISSN 1938-7228
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Large-scale probabilistic non-linear matrix factorization for drug discovery

Autorzy: Xiangju Qin, Paul Blomstedt, Samuel Kaski
Opublikowane w: 3rd International workshop on biomedical informatics with optimization and machine learning, Numer 15th April, 2018, Strona(/y) https://www.ijcai-boom.org/uploads/5/1/6/8/51680821/xiangju_qu.pdf
Wydawca: https://www.ijcai-boom.org/proceeding.html

Self-Normalizing Neural Networks

Autorzy: Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Sepp Hochreiter
Opublikowane w: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017), Numer 4.12-9.12.2017, 2017, Strona(/y) 971--980
Wydawca: Curran Associates, Inc.

HyperLoom - A Platform for Defining and Executing Scientific Pipelines in Distributed Environments (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vojtěch Cima, Stanislav Böhm, Jan Martinovič, Jiří Dvorský, Kateřina Janurová, Tom Vander Aa, Thomas J. Ashby, Vladimir Chupakhin
Opublikowane w: Proceedings of the 9th Workshop and 7th Workshop on Parallel Programming and RunTime Management Techniques for Manycore Architectures and Design Tools and Architectures for Multicore Embedded Computing Platforms - PARMA-DITAM '18, 2018, Strona(/y) 1-6, ISBN 9781450364447
Wydawca: ACM Press
DOI: 10.1145/3183767.3183768

Fast and Accurate Deep Network Learning by Exponential Linear Units (ELUs)

Autorzy: Djork-Arne Clevert, Thomas Unterthiner, Sepp Hochreiter
Opublikowane w: CoRR, Numer abs/1511.07289, 2015, Strona(/y) 1-14
Wydawca: International Conference on Learning Representations (ICLR) 2016

Speeding up Semantic Segmentation for Autonomous Driving

Autorzy: Michael Treml, José Arjona-Medina, Thomas Unterthiner, Rupesh Durgesh, Felix Friedmann, Peter Schuberth, Andreas Mayr, Martin Heusel, Markus Hofmarcher, Michael Widrich, Bernhard Nessler, Sepp Hochreiter
Opublikowane w: OpenReview, 2016, Strona(/y) 1-7
Wydawca: Workshop on Machine Learning for Intelligent Transport Systems, Conference Neural Information Processing Systems Foundation (NIPS 2016)

Criteria of Efficiency for Conformal Prediction (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vladimir Vovk, Valentina Fedorova, Ilia Nouretdinov, Alexander Gammerman
Opublikowane w: COPA 2016: Conformal and Probabilistic Prediction with Applications, 2016, Strona(/y) 23-39
Wydawca: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-33395-3_2

Distributed Bayesian Probabilistic Matrix Factorization (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Tom Vander Aa, Imen Chakroun, Tom Haber
Opublikowane w: 2016 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER), 2016, Strona(/y) 346-349, ISBN 978-1-5090-3653-0
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/CLUSTER.2016.13

Universal Probability-Free Conformal Prediction (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vladimir Vovk, Dusko Pavlovic
Opublikowane w: COPA 2016: Conformal and Probabilistic Prediction with Applications, 2016, Strona(/y) 40-47
Wydawca: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-33395-3_3

Distributed Conformal Anomaly Detection (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ilia Nouretdinov
Opublikowane w: 2016 15th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2016, Strona(/y) 253-258, ISBN 978-1-5090-6167-9
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/ICMLA.2016.0049

Conformal Predictors for Compound Activity Prediction (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Paolo Toccaceli, Ilia Nouretdinov, Alexander Gammerman
Opublikowane w: COPA 2016: Conformal and Probabilistic Prediction with Applications, 2016, Strona(/y) 51-66
Wydawca: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-33395-3_4

Self-Normalizing Neural Networks

Autorzy: Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Sepp Hochreiter
Opublikowane w: ArXiv, Numer 8.6.2017, 2017
Wydawca: arXiv preprint arXiv:1706.02515

Distributed Bayesian Matrix Factorization with Limited Communication

Autorzy: Xiangju Qin, Paul Blomstedt, Eemeli Leppäaho, Pekka Parviainen, Samuel Kaski
Opublikowane w: arXiv, Numer 02 March 2017, 2017
Wydawca: Cornell University Library

SMURFF: a High-Performance Framework for Matrix Factorization

Autorzy: Tom Vander Aa and Tom Ashby
Opublikowane w: n/a, Numer n/a, 2018
Wydawca: EPCC

Exploratory Analysis of Multiple Data Sources with Group Factor

Autorzy: Eemeli Leppäaho, Muhammad Ammad-ud-din, Samuel Kaski
Opublikowane w: Journal of Machine Learning Research, Numer 18, 04-2017, 2017, Strona(/y) 1-5, ISSN 1533-7928
Wydawca: JMLR Inc. and Microtome Publishing (United States)

Criteria of efficiency for set-valued classification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vladimir Vovk, Ilia Nouretdinov, Valentina Fedorova, Ivan Petej, Alex Gammerman
Opublikowane w: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Numer 81/1-2, 2017, Strona(/y) 21-46, ISSN 1012-2443
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10472-017-9540-3

The role of measurability in game-theoretic probability (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vladimir Vovk
Opublikowane w: Finance and Stochastics, Numer 21/3, 2017, Strona(/y) 719-739, ISSN 0949-2984
Wydawca: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00780-017-0336-4

panelcn.MOPS: Copy-number detection in targeted NGS panel data for clinical diagnostics (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Gundula Povysil, Antigoni Tzika, Julia Vogt, Verena Haunschmid, Ludwine Messiaen, Johannes Zschocke, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter, Katharina Wimmer
Opublikowane w: Human Mutation, Numer 38/7, 2017, Strona(/y) 889-897, ISSN 1059-7794
Wydawca: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/humu.23237

Universal probability-free prediction (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vladimir Vovk, Dusko Pavlovic
Opublikowane w: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Numer 81/1-2, 2017, Strona(/y) 47-70, ISSN 1012-2443
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10472-017-9547-9

Ambit-SMIRKS: a software module for reaction representation, reaction search and structure transformation (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Nikolay Kochev, Svetlana Avramova, Nina Jeliazkova
Opublikowane w: Journal of Cheminformatics, Numer 10/1, 2018, ISSN 1758-2946
Wydawca: Chemistry Central
DOI: 10.1186/s13321-018-0295-6

Conformal prediction of biological activity of chemical compounds (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Paolo Toccaceli, Ilia Nouretdinov, Alexander Gammerman
Opublikowane w: Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Numer 81/1-2, 2017, Strona(/y) 105-123, ISSN 1012-2443
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10472-017-9556-8

Combination of inductive mondrian conformal predictors (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Paolo Toccaceli, Alexander Gammerman
Opublikowane w: Machine Learning, 2018, ISSN 0885-6125
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-018-5754-9

Nonparametric predictive distributions based on conformal prediction (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vladimir Vovk, Jieli Shen, Valery Manokhin, Min-ge Xie
Opublikowane w: Machine Learning, 2018, ISSN 0885-6125
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-018-5755-8

Towards a Scalable Software Defined Network-on-Chip for Next Generation Cloud (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Alberto Scionti, Somnath Mazumdar, Antoni Portero
Opublikowane w: Sensors, Numer 18/7, 2018, Strona(/y) 2330, ISSN 1424-8220
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s18072330

Large-scale comparison of machine learning methods for drug target prediction on ChEMBL (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Andreas Mayr, Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Marvin Steijaert, Jörg K. Wegner, Hugo Ceulemans, Djork-Arné Clevert, Sepp Hochreiter
Opublikowane w: Chemical Science, Numer 9/24, 2018, Strona(/y) 5441-5451, ISSN 2041-6520
Wydawca: Royal Society of Chemistry
DOI: 10.1039/c8sc00148k

Validity and efficiency of conformal anomaly detection on big distributed data (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ilia Nouretdinov
Opublikowane w: Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, Numer 2/3, 2017, Strona(/y) 254-267, ISSN 2415-6698
Wydawca: ASTES Publishers
DOI: 10.25046/aj020335

Purely pathwise probability-free Ito integral (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: V. Vovk
Opublikowane w: Matematychni Studii, Numer 46/1, 2017, ISSN 1027-4634
Wydawca: the Lviv Mathematical Society
DOI: 10.15330/ms.46.1.96-110

Distributed Bayesian Probabilistic Matrix Factorization (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Tom Vander Aa, Imen Chakroun, Tom Haber
Opublikowane w: Procedia Computer Science, Numer 108, 2017, Strona(/y) 1030-1039, ISSN 1877-0509
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/j.procs.2017.05.009

SW-SGD: The Sliding Window Stochastic Gradient Descent Algorithm (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Imen Chakroun, Tom Haber, Thomas J. Ashby
Opublikowane w: Procedia Computer Science, Numer 108, 2017, Strona(/y) 2318-2322, ISSN 1877-0509
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/j.procs.2017.05.082

Improving Operational Intensity in Data Bound Markov Chain Monte Carlo (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Balazs Nemeth, Tom Haber, Thomas J. Ashby, Wim Lamotte
Opublikowane w: Procedia Computer Science, Numer 108, 2017, Strona(/y) 2348-2352, ISSN 1877-0509
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/j.procs.2017.05.024

Hypergraphical Conformal Predictors (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Valentina Fedorova, Alex Gammerman, Ilia Nouretdinov, Vladimir Vovk
Opublikowane w: International Journal on Artificial Intelligence Tools, Numer 24/06, 2015, Strona(/y) 1560003, ISSN 0218-2130
Wydawca: World Scientific Publishing Co
DOI: 10.1142/S0218213015600039

ExCAPE-DB: an integrated large scale dataset facilitating Big Data analysis in chemogenomics (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Jiangming Sun, Nina Jeliazkova, Vladimir Chupakin, Jose-Felipe Golib-Dzib, Ola Engkvist, Lars Carlsson, Jörg Wegner, Hugo Ceulemans, Ivan Georgiev, Vedrin Jeliazkov, Nikolay Kochev, Thomas J. Ashby, Hongming Chen
Opublikowane w: Journal of Cheminformatics, Numer 9/1, 2017, ISSN 1758-2946
Wydawca: Chemistry Central
DOI: 10.1186/s13321-017-0203-5

HyperLoom Possibilities for Executing Scientific Workflows on the Cloud (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Vojtech Cima, Stanislav Böhm, Jan Martinovič, Jiří Dvorský, Thomas J. Ashby, Vladimir Chupakhin
Opublikowane w: Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems, Numer 611, 2018, Strona(/y) 397-406, ISBN 978-3-319-61565-3
Wydawca: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-61566-0_36

Application of Bioactivity Profile Based Fingerprints for Building Machine Learning Models (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Noé Sturm, Jiangming Sun, Yves Vandriessche, Andreas Mayr, Günter Klambauer, Lars-Anders Carlson, Ola Engkvist, Hongming Chen
Opublikowane w: ChemRxiv, 2018, ISSN 2573-2293
Wydawca: American Chemical Society
DOI: 10.26434/chemrxiv.6969584.v1

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0