Tutkimustuotoksia vuodessa
Tutkimustuotoksia vuodessa
Henkilökohtainen profiili
Asiantuntemus YK:n kestävän kehityksen tavoitteista
Vuonna 2015 YK:n jäsenvaltiot sopivat 17 maailmanlaajuisesta kestävän kehityksen tavoitteesta köyhyyden poistamiseksi, planeetan suojelemiseksi ja vaurauden takaamiseksi kaikille. Tämän henkilön työ edistää seuraavia kestävän kehityksen tavoitteita:
Koulutus / tieteellinen pätevyys
Doctoral degree, Natural Sciences, Rutgers University-Camden
Myöntöpäivä: 8 lokak. 2002
Sormenjälki
Sukella tutkimusaiheisiin, joissa Sandor Szedmak on aktiivinen. Nämä aihemerkinnät ovat peräisin tämän henkilön teoksista. Yhdessä ne muodostavat ainutlaatuisen sormenjäljen.
- 1 Samanlaiset profiilit
Yhteistyöt ja huippututkimusalueet viimeisiltä viideltä vuodelta
Viimeisin maa-/aluetasolla toteutettu yhteistyö. Saat tarkempia lisätietoja pisteitä napauttamalla, tai
-
Personalized Learning Systems for Computer Science Students : Analyzing and Predicting Learning Behaviors Using Programming Error Data
Kamberovic, M., Krivic, S., Delic, A., Szedmak, S. & Ljubovic, V., 26 kesäk. 2023, s. 86-91. 6 Sivumäärä.Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussa › Abstract › Scientific › vertaisarvioitu
-
Strain design optimization using reinforcement learning
Sabzevari, M., Szedmak, S., Penttilä, M., Jouhten, P. & Rousu, J., kesäk. 2022, julkaisussa: PLoS computational biology. 18, 6, s. 1-18 18 Sivumäärä, e1010177.Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu
Open accessTiedosto6 Sitaatiot (Scopus)140 Lataukset (Pure) -
Modeling drug combination effects via latent tensor reconstruction
Wang, T., Szedmak, S., Wang, H., Aittokallio, T., Pahikkala, T., Cichonska, A. & Rousu, J., 1 heinäk. 2021, julkaisussa: Bioinformatics. 37, s. 93-101Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu
Open accessTiedosto6 Sitaatiot (Scopus)53 Lataukset (Pure) -
A Solution for Large Scale Nonlinear Regression with High Rank and Degree at Constant Memory Complexity via Latent Tensor Reconstruction
Szedmak, S., Cichonska, A., Julkunen, H., Pahikkala, T. & Rousu, J., 2020, (Hyväksytty/In press) julkaisussa: arXiv.org. cs.LG, 2005.01538, s. 1-14 14 SivumääräTutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific
-
Leveraging multi-way interactions for systematic prediction of pre-clinical drug combination effects
Julkunen, H., Cichonska, A., Gautam, P., Szedmak, S., Douat, J., Pahikkala, T., Aittokallio, T. & Rousu, J., 1 jouluk. 2020, julkaisussa: Nature Communications. 11, 1, 11 Sivumäärä, 6136.Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu
Open accessTiedosto44 Sitaatiot (Scopus)51 Lataukset (Pure)
-
AIB: AI technologies for interaction prediction in biomedicine (AIB)
Rousu, J., Huusari, R., Szedmak, S. & Julkunen, H.
01/01/2022 → 31/12/2024
Projekti: Academy of Finland: Other research funding
-
MAGITICS: Koneoppimismenetelmät antibioottiresistenssin digitaalisessa diagnoosissa
Rousu, J., Bach, E., Huusari, R., Szedmak, S. & Xiang, W.
01/01/2020 → 31/12/2023
Projekti: Academy of Finland: Other research funding
-
Datalähtöinen päätöksenteko digitaalisessa terveydenhuollossa
Rousu, J., Nguyen Van, L., Sivula, T., Julkunen, H., Shen, H., Cichonska, A., Mapar, P., Szedmak, S. & Brouard, C.
01/01/2016 → 30/06/2018
Projekti: Academy of Finland: Other research funding
-
LiF / Rousu
Rousu, J., Jokinen, E., Mapar, P., Heinonen, M., Szedmak, S. & Czeizler, E.
01/08/2014 → 31/12/2017
Projekti: Business Finland: Other research funding
Tietoaineistot
-
Drug combination data used for comboLTR in "Modeling drug combination effects via latent tensor reconstruction"
Wang, T. (Creator), Szedmak, S. (Creator), Wang, H. (Creator), Aittokallio, T. (Creator), Pahikkala, T. (Creator), Cichonska, A. (Creator) & Rousu, J. (Creator), Zenodo, 2021
DOI - pysyväislinkki: 10.5281/zenodo.4625083, https://zenodo.org/record/4625084
Tietoaineisto: Dataset
Aktiviteetit
-
International Joint Conference on Artificial Intelligence (Tapahtuma)
Sandor Szedmak (Vertaisarvioija)
12 maalisk. 2021Aktiviteetti: Konferenssiartikkeleiden refereenä toimiminen
-
Machine Learning (Lehti)
Sandor Szedmak (Vertaisarvioija)
13 toukok. 2021Aktiviteetti: Tieteellisen lehden refereenä toimiminen
-
NeurIPS Meetup (Tapahtuma)
Sandor Szedmak (Vertaisarvioija)
27 helmik. 2021Aktiviteetti: Konferenssiartikkeleiden refereenä toimiminen
Lehtileikkeet
-
Machine learning methods for structural elucidation in untargeted metabolomics
13/12/2022
1 kohde/ Medianäkyvyys
Lehdistö/media: Esiintyminen mediassa
-
Machine Learning Model Predicts Which Drug Combinations Kill Cancer Cells
Juho Rousu, Anna Cichonska & Sandor Szedmak
02/12/2020
2 kohdetta/ Medianäkyvyys
Lehdistö/media: Esiintyminen mediassa
-
AI predicts which drug combinations kill cancer cells
Juho Rousu, Anna Cichonska & Sandor Szedmak
01/12/2020
12 kohdetta/ Medianäkyvyys
Lehdistö/media: Esiintyminen mediassa