Approches d'apprentissage automatique des maladies humaines
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les techniques de spectrométrie de masse des protéines, y compris les méthodes de marquage, la quantification et la découverte de biomarqueurs.
Analyse l'activité et le développement de l'ATPase d'une enzyme mutante DDX3, couvrant les chaperons de l'ARN, les structures cristallines et le profilage des protéines à base de spectrométrie de masse.
Explore les méthodes de profilage protéomique, y compris les approches ABPP, MS et l'identification quantitative des cibles à l'aide de l'étiquetage SILAC et TMT.
Couvre la spectrométrie de masse des protéines, les techniques de protéomique, les défis et les applications dans l'analyse de mélanges de protéines complexes.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Couvre la cartographie de la susceptibilité aux feux de forêt à l'aide de la robotique ML-Al et de divers sujets connexes, y compris les protocoles expérimentaux, l'ingénierie des fonctions DFT, SimpedCLIP et la détection de Covid-19.
