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Prediction of preterm and low birth weight risk using a physiology based artificial neural network integrating hematological, dental, and periodontal index markers: a cross sectional study based on machine learning
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Prediction of preterm and low birth weight risk using a physiology based artificial neural network integrating hematological, dental, and periodontal index markers: a cross sectional study based on machine learning
İsa Temur et al · BMC · 2026 · ISSN 1471-2393
Abstract Background Preterm low birth weight (PLBW) is a major global contributor to neonatal morbidity and mortality. This study aims to develop and evaluate a novel artificial neural network (ANN) based predictive mode...
LCC TENDOkd5bmVjb2xvZ3kgYW5kIG9ic3RldHJpY3M~Idioma eng
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A light-weight Graph Neural Network for the prediction of 31P Nuclear Magnetic Resonance signals
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
A light-weight Graph Neural Network for the prediction of 31P Nuclear Magnetic Resonance signals
Dimitri Domnjuk et al · BMC · 2026 · ISSN 1758-2946
Abstract Graph Neural Networks (GNNs) are powerful tools for predicting chemical shifts in Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy. In this paper, we improve the state-of-the-art mean absolute error (MAE) on the Il...
LCC TENDOkluZm9ybWF0aW9uIHRlY2hub2xvZ3k~; TENDOkNoZW1pc3RyeQ~~Idioma eng
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When does global attention help: a unified empirical study on atomistic graph learning
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
When does global attention help: a unified empirical study on atomistic graph learning
Arindam Chowdhury et al · BMC · 2026 · ISSN 1758-2946
Abstract Graph neural networks (GNNs) are widely used as surrogates for costly experiments and first-principles simulations to study the behavior of compounds at atomistic scale, and their architectural complexity is con...
LCC TENDOkluZm9ybWF0aW9uIHRlY2hub2xvZ3k~; TENDOkNoZW1pc3RyeQ~~Idioma eng
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