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从结构准确预测蛋白质功能，东北大学「CNN+GCN」统一框架，优于现有方法
编辑 | KX蛋白质在生物体内扮演着不可或缺的角色，准确预测其功能对于实际应用至关重要。尽管高通量技术促进了蛋白质序列数据的激增，但揭示蛋白质的确切功能仍然需要大量时间和资源。目前，许多方法都依赖于蛋白质序列进行预测，而针对蛋白质结构的方法很少。- 4
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Yann LeCun：ViT慢且效率低，实时图象处理还得看卷积
用卷积能做出一样好的后果。在 Transformer 大一统的时代，计算机视觉的 CNN 方向还有研究的必要吗？今年年初，OpenAI 视频大模型 Sora 带火了 Vision Transformer（ViT）架构。此后，关于 ViT 与传统卷积神经网络（CNN）谁更厉害的争论就不断过。近日，一直在社交媒体上活跃的图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun 也加入了 ViT 与 CN…- 13
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详解AI加速器（一）：2012年的AlexNet到底做对了什么？
AI、机器进修、深度进修的概念可以追溯到几十年前，然而，它们在过去的十几年里才真正流行起来，这是为什么呢？AlexNet 的基本结构和之前的 CNN 架构也没有本质区别，为什么就能一鸣惊人？在这一系列文章中，前苹果、飞利浦、Mellanox（现属英伟达）工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 尝试从 AI 加速器的角度为我们寻找这些问题的答案。当代世界正在经历一场革命，人类的体验从未与科技如…- 7
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