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1RostPaperBTW
C. Rost, A. Thor, und E. Rahm. Gesellschaft für Informatik, Bonn, (2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1On the expressive power of description logics with cardinality constraints on finite and infinite sets
F. Baader, und F. De Bortoli. Frontiers of Combining Systems, Springer International Publishing, Cham, (2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Lifting the multimodality-fog in continuous multi-objective optimization
P. Kerschke, und C. Grimme. Natural Computing Series, Springer International Publishing, Cham, (2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Weighted abstract Dialectical Frameworks: Extended and revised report
G. Brewka, J. Pührer, H. Strass, J. Wallner, und S. Woltran. (2018)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Completeness and soundness guarantees for conjunctive SPARQL queries over RDF data sources with completeness statements
F. Darari, S. Rudolph, S. Razniewski, und W. Nutt. Semantic Web, 11 (3): 441--482 (2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Key Point Analysis via Contrastive Learning and Extractive Argument Summarization
M. Alshomary, T. Gurcke, S. Syed, P. Heinrich, M. Spliethöver, P. Cimiano, M. Potthast, und H. Wachsmuth. (2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1A user-centered approach to gamify the manual creation of training data for machine learning
S. Alaghbari, A. Mitschick, G. Blichmann, M. Voigt, und R. Dachselt. I-Com, 20 (1): 33--48 (April 2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1BioKEEN: a library for learning and evaluating biological knowledge graph embeddings
M. Ali, C. Hoyt, D. Domingo-Fernández, J. Lehmann, und H. Jabeen. Bioinformatics, 35 (18): 3538--3540 (September 2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Gene losses in the common vampire bat illuminate molecular adaptations to blood feeding
M. Blumer, T. Brown, M. Freitas, A. Destro, J. Oliveira, A. Morales, T. Schell, C. Greve, M. Pippel, D. Jebb und 7 andere Autor(en). (Oktober 2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1IQA: Interactive query construction in semantic question answering systems
H. Zafar, M. Dubey, J. Lehmann, und E. Demidova. Web Semant., 64 (100586): 100586 (Oktober 2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Datalog-expressibility for monadic and Guarded Second-order Logic
M. Bodirsky, S. Knäuer, und S. Rudolph. (2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Neva-Extension Visualization for Argumentation Frameworks.
M. Yang, S. Gaggl, und S. Rudolph. COMMA, Seite 477--478. (2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1HumanMetagenomeDB: a public repository of curated and standardized metadata for human metagenomes
J. Kasmanas, A. Bartholomäus, F. Corrêa, T. Tal, N. Jehmlich, G. Herberth, M. von Bergen, P. Stadler, A. Carvalho, und U. Nunes da Rocha. Nucleic Acids Res., 49 (D1): D743--D750 (Januar 2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Formal ontology learning from English IS-A sentences
S. Dasgupta, A. Padia, G. Maheshwari, P. Trivedi, und J. Lehmann. (2018)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Squerall: Virtual ontology-based access to heterogeneous and large data sources
M. Mami, D. Graux, S. Scerri, H. Jabeen, S. Auer, und J. Lehmann. Lecture Notes in Computer Science, Springer International Publishing, Cham, (2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1A testing environment for continuous colormaps
P. Nardini, M. Chen, R. Bujack, M. Bottinger, und G. Scheuermann. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph., 27 (2): 1043--1053 (Februar 2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1A visualization authoring model for Post-WIMP interfaces
M. Satkowski, W. Luo, und R. Dachselt. (2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Visualization of statistical information in concept lattice diagrams
J. Klimpke, und S. Rudolph. Formal Concept Analysis, Springer International Publishing, Cham, (2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Exploiting Personal Characteristics of Debaters for Predicting Persuasiveness
K. Khatib, M. Völske, S. Syed, N. Kolyada, und B. Stein. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Association for Computational Linguistics, (2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Better a Microbenchmark on a Cluster than a User at the Office: Flink Cluster Benchmarking
D. Reichelt, L. Meyer, und S. Kühne. Softwaretechnik-Trends Band 39, Heft 3, Seite 52--54. Bonn, Gesellschaft für Informatik e.V., (2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
topic_lifescience
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1Interview with Gerhard brewka
G. Brewka, T. Schaub, und S. Woltran. KI - Künstl. Intell., 32 (2-3): 219--221 (August 2018)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Machine learning studies of non-coding RNAs based on artificially constructed training data
M. Costa, J. Oliveira, W. C. da Silva, R. Sen, J. Fallmann, P. Stadler, und M. Walter. Proceedings of the 14th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, SCITEPRESS - Science and Technology Publications, (2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1The node weight dependent traveling salesperson problem
J. Bossek, K. Casel, P. Kerschke, und F. Neumann. Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference, New York, NY, USA, ACM, (Juni 2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1How to feed the squerall with RDF and other data nuts?
M. Mami, D. Graux, S. Scerri, H. Jabeen, S. Auer, und J. Lehmann. (2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Missing velocity in dynamic obstacle avoidance based on Deep Reinforcement Learning
F. Hart, M. Waltz, und O. Okhrin. (2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Argumentation-based explanations for answer sets using ADF
L. Rolf, G. Kern-Isberner, und G. Brewka. Logic Programming and Nonmonotonic Reasoning, Springer International Publishing, Cham, (2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1EvoChef: Show me what to cook! Artificial evolution of culinary arts
H. Jabeen, N. Tahara, und J. Lehmann. Computational Intelligence in Music, Sound, Art and Design, Springer International Publishing, Cham, (2019)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Compatibility of partitions with trees, hierarchies, and split systems
M. Hellmuth, D. Schaller, und P. Stadler. (2021)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1GofCopula: Goodness-of-fit tests for copulae
O. Okhrin, S. Trimborn, und M. Waltz. SSRN Electron. J., (2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Why reinvent the wheel
K. Singh, C. Lange, M. Vidal, J. Lehmann, S. Auer, A. Radhakrishna, A. Both, S. Shekarpour, I. Lytra, R. Usbeck und 3 andere Autor(en). Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference on World Wide Web - WWW '18, New York, New York, USA, ACM Press, (2018)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1Description logics with concrete domains and general concept inclusions revisited
F. Baader, und J. Rydval. Automated Reasoning, Springer International Publishing, Cham, (2020)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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1MarineMetagenomeDB: a public repository for curated and standardized metadata for marine metagenomes
M. Nata'ala, A. Avila Santos, J. Coelho Kasmanas, A. Bartholomäus, J. Saraiva, S. Godinho Silva, T. Keller-Costa, R. Costa, N. Gomes, A. Ponce de Leon Ferreira de Carvalho und 3 andere Autor(en). Environ. Microbiome, 17 (1): 57 (November 2022)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_mathfoundation
Database;
Marine
Metadata;
Metagenomics;
Microbial
ecology
microbiomes;
topic_lifescience
topic_mathfoundationDatabase;MarineMetadata;Metagenomics;Microbialecologymicrobiomes;topic_lifescience
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1Artificial intelligence predicts immune and inflammatory gene signatures directly from hepatocellular carcinoma histology
Q. Zeng, C. Klein, S. Caruso, P. Maille, N. Laleh, D. Sommacale, A. Laurent, G. Amaddeo, D. Gentien, A. Rapinat und 10 andere Autor(en). J. Hepatol., 77 (1): 116--127 (Juli 2022)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
artificial
deep
gene
image
immune
intelligence;
learning;
pathology;
signatures;
slide
whole
topic_lifescienceartificialdeepgeneimageimmuneintelligence;learning;pathology;signatures;slidewhole
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1Integration of deep learning-based image analysis and genomic data in cancer pathology: A systematic review
L. Schneider, S. Laiouar-Pedari, S. Kuntz, E. Krieghoff-Henning, A. Hekler, J. Kather, T. Gaiser, S. Fröhling, und T. Brinker. Eur. J. Cancer, (Januar 2022)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Biomarker
Cancer;
Convolutional
Multimodal
Omics
fusion;
identification;
networks;
neural
topic_lifescienceBiomarkerCancer;ConvolutionalMultimodalOmicsfusion;identification;networks;neural
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1Uncertainty estimation in medical image classification: Systematic review
A. Kurz, K. Hauser, H. Mehrtens, E. Krieghoff-Henning, A. Hekler, J. Kather, S. Fröhling, C. von Kalle, und T. Brinker. JMIR Med. Inform., 10 (8): e36427 (August 2022)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
calibration;
classification;
deep
detection;
estimation
image
imaging;
learning;
medical
network
out-of-distribution
uncertainty
topic_lifesciencecalibration;classification;deepdetection;estimationimageimaging;learning;medicalnetworkout-of-distributionuncertainty
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1Explainable artificial intelligence in skin cancer recognition: A systematic review
K. Hauser, A. Kurz, S. Haggenmüller, R. Maron, C. von Kalle, J. Utikal, F. Meier, S. Hobelsberger, F. Gellrich, M. Sergon and 23 other author(s). Eur. J. Cancer, (Mai 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
Artificial
Dermatology;
Man-machine
Skin
Systematic
intelligence;
neoplasms;
review
systems;
topic_lifescienceArtificialDermatology;Man-machineSkinSystematicintelligence;neoplasms;reviewsystems;
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1Benchmarking weakly-supervised deep learning pipelines for whole slide classification in computational pathology
N. Ghaffari Laleh, H. Muti, C. Loeffler, A. Echle, O. Saldanha, F. Mahmood, M. Lu, C. Trautwein, R. Langer, B. Dislich and 13 other author(s). Med. Image Anal., 79 (102474): 102474 (Juli 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
Artificial
Computational
Convolutional
Learning;
Multiple-Instance
Vision
Weakly-supervised
deep
intelligence;
learning
networks;
neural
pathology;
transformers;
topic_lifescienceArtificialComputationalConvolutionalLearning;Multiple-InstanceVisionWeakly-superviseddeepintelligence;learningnetworks;neuralpathology;transformers;
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1Nestin as a diagnostic and prognostic marker for combined hepatocellular-cholangiocarcinoma
J. Calderaro, L. Di Tommaso, P. Maillé, A. Beaufrère, C. Nguyen, L. Heij, V. Gnemmi, R. Graham, F. Charlotte, S. Chartier and 66 other author(s). J. Hepatol., 77 (6): 1586--1597 (Dezember 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
cancer;
carcinoma;
cholangiocarcinoma;
combined
hepatocellular
hepatocellular-cholangiocarcinoma;
liver;
nestin
topic_lifesciencecancer;carcinoma;cholangiocarcinoma;combinedhepatocellularhepatocellular-cholangiocarcinoma;liver;nestin
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1Weakly supervised annotation-free cancer detection and prediction of genotype in routine histopathology
P. Schrammen, N. Ghaffari Laleh, A. Echle, D. Truhn, V. Schulz, T. Brinker, H. Brenner, J. Chang-Claude, E. Alwers, A. Brobeil and 9 other author(s). J. Pathol., 256 (1): 50--60 (Januar 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
Lynch
artificial
cancer;
colorectal
computational
deep
digital
instability
intelligence;
learning;
microsatellite
pathology;
syndrome;
topic_lifescienceLynchartificialcancer;colorectalcomputationaldeepdigitalinstabilityintelligence;learning;microsatellitepathology;syndrome;
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1Deep learning identifies inflamed fat as a risk factor for lymph node metastasis in early colorectal cancer
S. Brockmoeller, A. Echle, N. Ghaffari Laleh, S. Eiholm, M. Malmstrøm, T. Plato Kuhlmann, K. Levic, H. Grabsch, N. West, O. Saldanha and 7 other author(s). J. Pathol., 256 (3): 269--281 (März 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
AI;
LNM
adipose
and
artificial
biomarker;
bowel
cancer;
colorectal
deep
digital
early
inflamed
intelligence;
learning;
metastasis;
new
pT1
pT2
pathology;
prediction
predictive
tissue;
topic_lifescienceAI;LNMadiposeandartificialbiomarker;bowelcancer;colorectaldeepdigitalearlyinflamedintelligence;learning;metastasis;newpT1pT2pathology;predictionpredictivetissue;
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1Artificial intelligence to identify genetic alterations in conventional histopathology
D. Cifci, S. Foersch, and J. Kather. J. Pathol., 257 (4): 430--444 (Juli 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
analysis;
artificial
biomarker;
image
intelligence;
oncology
precision
topic_lifescienceanalysis;artificialbiomarker;imageintelligence;oncologyprecision
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1Model soups improve performance of dermoscopic skin cancer classifiers
R. Maron, A. Hekler, S. Haggenmüller, C. von Kalle, J. Utikal, V. Müller, M. Gaiser, F. Meier, S. Hobelsberger, F. Gellrich and 23 other author(s). Eur. J. Cancer, (September 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
Artificial
Calibration;
Deep
Dermatology;
Ensembles;
Generalisation;
Melanoma;
Model
Nevus;
Robustness
intelligence;
learning;
soups;
topic_lifescienceArtificialCalibration;DeepDermatology;Ensembles;Generalisation;Melanoma;ModelNevus;Robustnessintelligence;learning;soups;
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1Artificial intelligence-based detection of FGFR3 mutational status directly from routine histology in bladder cancer: A possible preselection for molecular testing?
C. Loeffler, N. Ortiz Bruechle, M. Jung, L. Seillier, M. Rose, N. Laleh, R. Knuechel, T. Brinker, C. Trautwein, N. Gaisa and 1 other author(s). Eur. Urol. Focus, 8 (2): 472--479 (März 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
Artificial
Bladder
Deep
FGFR3
Molecular
cancer;
factor
fibroblast
for
growth
intelligence;
learning;
mutations;
receptor
testing
therapy
topic_lifescienceArtificialBladderDeepFGFR3Molecularcancer;factorfibroblastforgrowthintelligence;learning;mutations;receptortestingtherapy
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1The future of artificial intelligence in digital pathology - results of a survey across stakeholder groups
C. Heinz, A. Echle, S. Foersch, A. Bychkov, and J. Kather. Histopathology, 80 (7): 1121--1127 (Juni 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
artificial
digital
intelligence;
pathology;
survey
topic_lifescienceartificialdigitalintelligence;pathology;survey
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1Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction
D. Nam, J. Chapiro, V. Paradis, T. Seraphin, and J. Kather. JHEP Rep., 4 (4): 100443 (April 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
AI,
Artificial
CNN,
Communications
DICOM,
Diagnosis;
Digital
HCC,
Imaging
Individual
ML,
MVI,
Medicine;
NAFLD,
NASH,
Prognosis
Reporting
TACE,
TRIPOD,
Transparent
WSIs,
a
and
artificial
carcinoma;
chemoembolisation;
convolutional
data
deep
diagnostic
disease;
fatty
for
hepatocellular
images;
imaging;
in
integration
intelligence;
invasion;
learning;
liver
machine
microvascular
model
multimodal
multivariable
network;
neural
non-alcoholic
of
or
prediction
slide
steatohepatitis;
support
system;
transarterial
whole
topic_lifescienceAI,ArtificialCNN,CommunicationsDICOM,Diagnosis;DigitalHCC,ImagingIndividualML,MVI,Medicine;NAFLD,NASH,PrognosisReportingTACE,TRIPOD,TransparentWSIs,aandartificialcarcinoma;chemoembolisation;convolutionaldatadeepdiagnosticdisease;fattyforhepatocellularimages;imaging;inintegrationintelligence;invasion;learning;livermachinemicrovascularmodelmultimodalmultivariablenetwork;neuralnon-alcoholicoforpredictionslidesteatohepatitis;supportsystem;transarterialwhole
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1Structural comparative modeling of multi-domain F508del CFTR
E. McDonald, H. Woods, S. Smith, M. Kim, C. Schoeder, L. Plate, and J. Meiler. Biomolecules, 12 (3): 471 (März 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
VX-809;
chaperones;
comparative
computational
cystic
discovery
disease;
drug
fibrosis;
folding
modeling;
pharmacological
protein
structure-based
topic_lifescienceVX-809;chaperones;comparativecomputationalcysticdiscoverydisease;drugfibrosis;foldingmodeling;pharmacologicalproteinstructure-based
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1Modeling of protein conformational changes with Rosetta guided by limited experimental data
D. Sala, D. Del Alamo, H. Mchaourab, and J. Meiler. Structure, 30 (8): 1157--1168.e3 (August 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
EPR
Rosetta;
biology;
changes;
conformational
dynamics;
integrative
modeling;
molecular
protein
refinement
spectroscopy;
structural
structure
topic_lifescienceEPRRosetta;biology;changes;conformationaldynamics;integrativemodeling;molecularproteinrefinementspectroscopy;structuralstructure
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1Veratridine can bind to a site at the mouth of the channel pore at human cardiac sodium channel NaV1.5
A. Gulsevin, A. Glazer, T. Shields, B. Kroncke, D. Roden, and J. Meiler. Int. J. Mol. Sci., 23 (4): 2225 (Februar 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
Rosetta;
SCN5A;
cardiac
channels
channels;
docking;
electrophysiology;
molecular
mutagenesis;
site-directed
sodium
toxins;
veratridine;
voltage-gated
topic_lifescienceRosetta;SCN5A;cardiacchannelschannels;docking;electrophysiology;molecularmutagenesis;site-directedsodiumtoxins;veratridine;voltage-gated
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1The human antibody sequence space and structural design of the V, J regions, and CDRH3 with Rosetta
S. Schmitz, E. Schmitz, J. Crowe, Jr, and J. Meiler. MAbs, 14 (1): 2068212 (Januar 2022)
3 months ago by @scadsfct
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topic_lifescience
Human-likeness;
HumanizationABBREVIATIONS
antibody
biostatistics;
design;
immunome
repertoire;
rosetta;
topic_lifescienceHuman-likeness;HumanizationABBREVIATIONSantibodybiostatistics;design;immunomerepertoire;rosetta;
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1Introduction to the BioChemical Library (BCL): An application-based open-source toolkit for integrated cheminformatics and machine learning in computer-aided drug discovery
B. Brown, O. Vu, A. Geanes, S. Kothiwale, M. Butkiewicz, E. Lowe, Jr, R. Mueller, R. Pape, J. Mendenhall, and J. Meiler. Front. Pharmacol., (Februar 2022)
3 months ago by @scadsfct
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BCL;
QSAR;
biochemical
cheminformatics;
deep
design;
discovery;
drug
library;
network;
neural
open-source
topic_lifescienceBCL;QSAR;biochemicalcheminformatics;deepdesign;discovery;druglibrary;network;neuralopen-source
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