Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations (2024)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, JUAREZ LOPES FERREIRA DA - IQSC
- Unidade: IQSC
- DOI: 10.1007/978-3-031-65329-2_26
- Subjects: MOLÉCULA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Computational Science and Its Applications
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
QUILES, Marcos G. et al. Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65329-2_26. Acesso em: 25 jan. 2026. -
APA
Quiles, M. G., Ribeiro, P. A. L., Pinheiro, G. A., Prati, R., & Silva, J. L. F. da. (2024). Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-65329-2_26 -
NLM
Quiles MG, Ribeiro PAL, Pinheiro GA, Prati R, Silva JLF da. Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65329-2_26 -
Vancouver
Quiles MG, Ribeiro PAL, Pinheiro GA, Prati R, Silva JLF da. Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65329-2_26 - Hybrid density functional study of small Rhn (n = 2−15) clusters
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-031-65329-2_26 (Fonte: oaDOI API)
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