Wouter Boomsma
Professor
Machine Learning
Universitetsparken 1
2100 København Ø
ORCID: 0000-0002-8257-3827
61 - 63 ud af 63Pr. side: 10
- Udgivet
Adaptive Cholesky Gaussian Processes
Bartels, S., Stensbo-Smidt, K., Moreno-Muñoz, P., Boomsma, Wouter, Frellsen, J. & Hauberg, S., 2023, I: Proceedings of Machine Learning Research. 206, s. 408--452 44 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Konferenceartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Kernel-Matrix Determinant Estimates from stopped Cholesky Decomposition
Bartels, S., Boomsma, Wouter, Frellsen, J. & Garreau, D., 2023, I: Journal of Machine Learning Research. 24, s. 1-57 71.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Bayesian inference of protein ensembles from SAXS data
Antonov, L. D., Olsson, S., Boomsma, Wouter & Hamelryck, Thomas Wim, 2016, I: Physical Chemistry Chemical Physics. 18, 8, s. 5832-5838 7 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
ID: 40103911
Flest downloads
-
2308
downloads
Protein structure validation and refinement using amide proton chemical shifts derived from quantum mechanics
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
1432
downloads
Inference of structure ensembles of flexible biomolecules from sparse, averaged data
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
1429
downloads
Potentials of mean force for protein structure prediction vindicated, formalized and generalized
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet