Explore le raisonnement causal dans les soins de santé, les lignes directrices ML, les changements d'ensemble de données, l'impact des biais et l'apprentissage multimodal.
Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.
Couvre les concepts et les technologies de la découverte de médicaments à base de fragments, en explorant l'identification des impacts, l'optimisation du plomb et les méthodes de dépistage.
Couvre la détection rapide du cancer à l'aide de tableaux cantilever, la valeur clinique des diagnostics, les propriétés physiques dans le développement du cancer, et l'importance des niveaux HER2.
Se penche sur la sélection immunitaire, l'évolution du cancer, la qualité du néoantigène, le coût de la condition physique, l'hétérogénéité tumorale et les prédictions évolutives.
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Couvre la biologie chimique, le dépistage à haut débit, l'interférence de l'ARN, le CRISPR-Cas9 et la différenciation organoid pour la découverte de médicaments.
Explore l'ingénierie des protéines, la conception informatique et le criblage des bibliothèques de protéines pour générer de nouvelles protéines avec les fonctions souhaitées.
