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Active learning efficiently converges on rational limits of toxicity prediction and identifies patterns for molecule design / 能動的機械学習による、化学構造から毒性を予測する手法の開発、および、予測能力の限界を合理的に説明する研究

付記する学位プログラム名: 充実した健康長寿社会を築く総合医療開発リーダー育成プログラム / 京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(医学) / 甲第23092号 / 医博第4719号 / 新制||医||1050(附属図書館) / 京都大学大学院医学研究科医学専攻 / (主査)教授 黒田 知宏, 教授 上杉 志成, 教授 藤渕 航 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Medical Science / Kyoto University / DFAM

Identiferoai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/263553
Date23 March 2021
CreatorsAhsan, Habib Polash
Contributorsアッサン, ハビーブ ポラシュ
PublisherKyoto University, 京都大学
Source SetsKyoto University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typedoctoral thesis, Thesis or Dissertation
Rightshttps://doi.org/10.1016/j.comtox.2020.100129
Relationhttps://doi.org/10.1016/j.comtox.2020.100129

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