کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Artificial intelligence-assisted drug design is revolutionizing the pharmaceutical industry. Effective molecular features are crucial for accurate machine learning predictions, and advanced mathematics plays a key role in designing these features. Persistent homology theory, which equips topological invariants with persistence, provides valuable insights into molecular structures. The calculation of Betti numbers is based on differential that typically satisfy \(d^2 = 0\). Our recent work has extended this concept by employing Mayer homology with a generalized differential that satisfies \(d^N = 0\) for \(N \geq 2\), leading to the development of persistent Mayer homology (PMH) theory and richer topological information across various scales. In this study, we utilize PMH to create a novel multiscale topological vectorization for molecular representation, offering valuable tools for descriptive and predictive analysis in molecular data and machine learning prediction. Specifically, benchmark tests on established protein-ligand datasets, including PDBbind-2007, PDBbind-2013, and PDBbind-2016, demonstrate the superior performance of our Mayer homology models in predicting protein-ligand binding affinities.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
طراحی داروی با کمک هوش مصنوعی باعث انقلابی در صنعت داروسازی می شود.ویژگی های مولکولی مؤثر برای پیش بینی های دقیق یادگیری ماشین بسیار مهم است و ریاضیات پیشرفته نقش اساسی در طراحی این ویژگی ها دارد.نظریه همسانی مداوم ، که متغیرهای توپولوژیکی را با تداوم مجهز می کند ، بینش ارزشمندی در ساختارهای مولکولی ارائه می دهد.محاسبه اعداد betti بر اساس دیفرانسیل است که به طور معمول \ (d^2 = 0 \) را برآورده می کند.کار اخیر ما این مفهوم را با استفاده از همسانی مایر با یک دیفرانسیل عمومی که \ (d^n = 0 \) را برای \ (n \ geq 2 \) برآورده می کند ، گسترش داده است ، و منجر به توسعه تئوری مداوم هومولوژی مایر (PMH) و ثروتمندتر می شود.اطلاعات توپولوژیکی در مقیاس های مختلف.در این مطالعه ، ما از PMH برای ایجاد یک بردار توپولوژیکی چند مقیاس برای بازنمایی مولکولی استفاده می کنیم ، و ابزارهای ارزشمندی را برای تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش بینی در داده های مولکولی و پیش بینی یادگیری ماشین ارائه می دهیم.به طور خاص ، آزمایش های معیار در مجموعه داده های پروتئین لیگاند ، از جمله PDBBIND-2007 ، PDBBIND-2013 و PDBBIND-2016 ، عملکرد برتر مدلهای همسانی مایر را در پیش بینی وابستگی های اتصال پروتئین لیگاند نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
