Przejdź do treści
VuFind
  • Login
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
    • 日本語
    • Nederlands
    • Português
    • Português (Brasil)
    • 中文(简体)
    • 中文(繁體)
    • Türkçe
    • עברית
    • Gaeilge
    • Cymraeg
    • Ελληνικά
    • Català
    • Euskara
    • Русский
    • Čeština
    • Suomi
    • Svenska
    • polski
    • Dansk
    • slovenščina
    • اللغة العربية
    • বাংলা
    • Galego
    • Tiếng Việt
    • Hrvatski
    • हिंदी
    • Հայերէն
    • Українська
    • Sámegiella
    • Монгол
    • Māori
Wyszukiwanie zaawansowane
  • Cytować
  • Wyślij wiadomość
  • Wyślij emailem
  • Drukuj
  • Eksportuj rekord
    • Eksportuj do RefWorks
    • Eksportuj do EndNoteWeb
    • Eksportuj do EndNote
  • Dodaj do listy ulubionych książek
  • Odnośnik bezpośredni
Okładka

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Główni autorzy: Shen, Yiqing, Chen, Zan, Mamalakis, Michail, He, Luhan, Xia, Haiyang, Li, Tianbin, Su, Yanzhou, He, Junjun, Wang, Yu Guang
Format: Preprint
Wydane: 2024
Hasła przedmiotowe:
Quantitative Methods
Artificial Intelligence
Computation and Language
Machine Learning
Dostęp online:https://arxiv.org/abs/2406.05540
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!
  • Egzemplarz
  • Opis
  • Spis treści
  • Komentarze
  • Podobne zapisy
  • Wersja MARC

Internet

https://arxiv.org/abs/2406.05540

Podobne zapisy

  • AutoProteinEngine: A Large Language Model Driven Agent Framework for Multimodal AutoML in Protein Engineering
    od: Liu, Yungeng, i wsp.
    Wydane: (2024)
  • TourSynbio-Search: A Large Language Model Driven Agent Framework for Unified Search Method for Protein Engineering
    od: Liu, Yungeng, i wsp.
    Wydane: (2024)
  • Validation of an LLM-based Multi-Agent Framework for Protein Engineering in Dry Lab and Wet Lab
    od: Chen, Zan, i wsp.
    Wydane: (2024)
  • TourSynbio: A Multi-Modal Large Model and Agent Framework to Bridge Text and Protein Sequences for Protein Engineering
    od: Shen, Yiqing, i wsp.
    Wydane: (2024)
  • LaGDif: Latent Graph Diffusion Model for Efficient Protein Inverse Folding with Self-Ensemble
    od: Wu, Taoyu, i wsp.
    Wydane: (2024)

Opcje wyszukiwania

  • Historia wyszukiwania
  • Wyszukiwanie zaawansowane

Dalsze opcje

  • Przeglądaj katalog
  • Przeglądaj alfabetycznie
  • Przeglądaj kanały
  • Aparaty semestralne
  • Nowe nabytki

Pomoc

  • Wskazówka do wyszukiwania
  • Zapytaj bibliotekarza
  • Często zadawane pytania