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.
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.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Explore la létalité synthétique en génétique, en mettant l'accent sur les implications du cancer et les perspectives thérapeutiques par le biais d'interactions génétiques.
Explore le projet EXSCALATE4COV, axé sur la découverte informatique de médicaments pour les traitements COVID-19 et la collaboration entre le milieu universitaire et l'industrie.
Explore la sensibilité de l'IRM et les façons de l'améliorer grâce à des ajustements de champ magnétique et à différentes forces de champ pour diverses applications d'imagerie.
Couvre les technologies à la fine pointe de la technologie du rein sur puce visant à faciliter la recherche pharmaceutique et à éliminer les essais sur les animaux.
Explore les modèles paramétriques dans l'analyse des données, couvrant les estimateurs de régression, les problèmes d'optimisation et les modèles statistiques.
Explore les définitions électrochimiques et la pile de concentration, en se concentrant sur la réduction, les électrodes et l'équilibre de la batterie.
Couvre le criblage magnétique, l'hystérésis, les ondes électromagnétiques, les équations des ondes, les équations de Maxwell et le spectre électromagnétique.
Explore les interactions pertinentes pour les biopolymères, y compris les interactions observables, l'approche de Flory et les interactions hydrophobes dans les polymères biologiques.
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.
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.
