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- SMILES-Mamba: Chemical Mamba Foundation Models for Drug ADMET Prediction [16.2]
小分子の薬物の吸収、分布、代謝、排出、毒性を予測することは安全性と有効性を確保するために重要である。 本稿では,ラベル付きデータとラベル付きデータの両方を活用する2段階モデルを提案する。 その結果,SMILES-Mambaは22のADMETデータセットの競合性能を示し,14のタスクで最高スコアを達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 11 Aug 2024 04:53:12 GMT)
- SMILESに対してもMambaが有効とのこと
- transformerの代替として有望そう
- Fairness and Bias Mitigation in Computer Vision: A Survey [61.0]
コンピュータビジョンシステムは、高精細な現実世界のアプリケーションにますますデプロイされている。 歴史的または人為的なデータにおいて差別的な傾向を伝播または増幅しないことを確実にする必要がある。 本稿では,コンピュータビジョンの文脈における現在進行中の傾向と成功をまとめた,公平性に関する総合的な調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 05 Aug 2024 13:44:22 GMT)
- コンピュータビジョンにおける公平性のサーベイ。
- 生成モデルの流行で注目されている分野であり、研究の進展もとても速い。