Deep Learning in Drug Design (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego, 2025
- Brossura
- Nuovo

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Codice articolo 9780443329081
- Titolo
- Deep Learning in Drug Design (Paperback)
- Autore
- Qifeng Bai
- Editore
- Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443329087
- ISBN 13
- 9780443329081
Deep Learning in Drug Design: Methods and Applications is particularly helpful to undergraduate, graduate, and doctoral students in need of a practical guide to the principles of the discipline. Established researchers in the area will benefit from the detailed case studies and algorithms presented.
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Informazioni sull’autore
Tingyang Xu is a Senior Researcher in AI for Science Group at DAMO Academy, Alibaba, and Hupan Lab since 2024. He earned his Master's degree and Ph.D. from University of Connecticut and his Bachelor's degree from Shanghai Jiaotong University. His research encompasses deep learning applications for de novo drug design, generation of medical images, and AI for Science. His work has been published in top-tier data mining and machine learning conferences, including NeurIPS, ICML, SIGKDD, VLDB, Nature Communications (NC), Internet of Things (IoT), and Annuals of Surgery. Additionally, Dr. Xu has served as a reviewer for prestigious conferences and journals, and as the Industrial Track Chair for BIBM 2019.
Junzhou Huang is the Jenkins Garrett Professor in the Computer Science and Engineering department at the University of Texas at Arlington. He received the Ph.D. degree in Computer Science at Rutgers, the State University of New Jersey. His major research interests include machine learning, computer vision, medical image analysis, and bioinformatics. His research has been recognized by several awards including UT STARs Award, NSF CAREER Award, Google TensorFlow Model Garden Award, IBM Watson Emerging Leaders, four Best Paper Awards (MICCAI'10, FIMH'11, STMI'12, and MICCAI'15) as well as two Best Paper Nominations (MICCAI'11 and MICCAI'14). He is a Fellow of AIMBE.
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