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Path-Weighted Atom Vectors and ChemBERTa Fusion for Predicting Physicochemical Properties

Fuente: Zenodo

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Muhammad Zia Afzal, Shahid Saeed Siddiqi
Format:	Recurso digital
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Zenodo 2026
Schlagworte:	Molecular property prediction Chemoinformatics Path-Weighted Atom Vectors (PWAV) ChemBERTa Transformer Models Descriptor–embedding fusion FiLM conditioning Gated fusion Physicochemical properties Explainable AI
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