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Domain-Specific Language Model Pretraining for Biomedical Natural Language Processing
ACM transactions on computing for healthcare, 2021-10, Vol.3 (1), p.1-23, Article 2
2021
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Fast and accurate medication identification
NPJ digital medicine, 2019-12, Vol.2 (1), p.10-10, Article 10
2019
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HapMuC: somatic mutation calling using heterozygous germ line variants near candidate mutations
Bioinformatics, 2014-12, Vol.30 (23), p.3302-3309
2014
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Integrated-omics analysis with explainable deep networks on pathobiology of infant bronchiolitis
NPJ systems biology and applications, 2024-08, Vol.10 (1), p.93-12
2024
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Fine-tuning large neural language models for biomedical natural language processing
Patterns (New York, N.Y.), 2023-04, Vol.4 (4), p.100729-100729, Article 100729
2023
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A whole-slide foundation model for digital pathology from real-world data
Nature (London), 2024-05, Vol.630 (8015), p.181-3
2024
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Making the Most of Text Semantics to Improve Biomedical Vision–Language Processing
Computer Vision - ECCV 2022, 2022, Vol.13696, p.1-21
2022
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Toward structuring real-world data: Deep learning for extracting oncology information from clinical text with patient-level supervision
Patterns (New York, N.Y.), 2023-04, Vol.4 (4), p.100726, Article 100726
2023
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Compositional Zero-Shot Domain Transfer with Text-to-Text Models
Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2023-09, Vol.11, p.1097-1113
2023
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ePillID Dataset: A Low-Shot Fine-Grained Benchmark for Pill Identification
2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2020, p.3971-3977
2020
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Domain-Specific Pretraining for Vertical Search: Case Study on Biomedical Literature
Proceedings of the 27th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 2021, p.3717-3725
2021
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