Trang chủ › Học giả › Thin Nguyen

Thin Nguyen

Nhà nghiên cứu Hồ sơ 6/10

Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam · Mỏ

168 công bố · 3.503 trích dẫn · h-index 25

Đây là hồ sơ của tôi

Thông tin

🏛️Nơi công tác: Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
🔬Lĩnh vực: Mỏ
🆔ORCID: 0000-0003-3467-8963
✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin

Chỉ số h-index 25 xếp học giả này vào lĩnh vực Mỏ, thuộc nhóm 5% dẫn đầu trong 129 hồ sơ cùng lĩnh vực của danh bạ này.

Công bố tiêu biểu

GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks1,229 trích dẫn
Bioinformatics · 2020 · DOI

Affective and Content Analysis of Online Depression Communities229 trích dẫn
IEEE Transactions on Affective Computing · 2014 · DOI

Animal Recognition and Identification with Deep Convolutional Neural Networks for Automated Wildlife Monitoring213 trích dẫn
· 2017 · DOI

Graph Convolutional Networks for Drug Response Prediction196 trích dẫn
IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2021 · DOI

Genomic mutations and changes in protein secondary structure and solvent accessibility of SARS-CoV-2 (COVID-19 virus)115 trích dẫn
Scientific Reports · 2021 · DOI

Crowdsourced mapping of unexplored target space of kinase inhibitors91 trích dẫn
Nature Communications · 2021 · DOI

A Framework for Classifying Online Mental Health-Related Communities With an Interest in Depression88 trích dẫn
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics · 2016 · DOI

Using linguistic and topic analysis to classify sub-groups of online depression communities80 trích dẫn
Multimedia Tools and Applications · 2015 · DOI

GraphDTA: Predicting drug–target binding affinity with graph neural networks72 trích dẫn
Own your potential (DEAKIN) · 2020

The relationship between linguistic expression in blog content and symptoms of depression, anxiety, and suicidal thoughts: A longitudinal study42 trích dẫn
PLoS ONE · 2021 · DOI

Về lĩnh vực Mỏ

129học giả

1.572công bố

27.764trích dẫn

3.7h-index trung bình

Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:

Sentiment Analysis and Opinion MiningAdvanced Text Analysis TechniquesMineral Processing and GrindingTopic ModelingText and Document Classification TechnologiesMinerals Flotation and Separation Techniques

Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất: