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TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：[email protected]；[email protected]本篇综述工作已被《IEEE 模式分析与机器智能汇刊》（IEEE TP…- 7
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生成394,760种蛋白质表征，哈佛团队开发AI模型，全面理解蛋白质上下文
编辑 | 萝卜皮了解蛋白质功能和开发分子疗法，需要破译蛋白质发挥作用的细胞类型，解析蛋白质之间的相互作用。然而，对跨生物背景蛋白质相互作用进行建模对于现有算法来说仍然具有挑战性。在最新的研究中，哈佛医学院的研究人员开发了 PINNACLE，这是一种生成情境感知蛋白质表征的几何深度学习方法。PINNACLE 利用多器官单细胞图谱，在情境化蛋白质相互作用网络上进行学习，从 24 种组织的 156 种细…- 9
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大言语模型加速质料发现，普林斯顿大学团队利用 LLM 准确猜测晶体个性
编辑 | X晶体个性的猜测在晶体设计过程中起着至关重要的作用。当前猜测晶体个性的法子主要集中于使用图神经网络（GNN）对晶体结构进行建模。尽管 GNN 很强大，但准确模拟晶体内原子和分子之间的复杂相互作用仍然是一个挑战。文本数据提供了丰富的信息和表现力，但从晶体文本形容猜测晶体个性的研讨还不够。主要原因之一是缺乏该任务的公开数据。普林斯顿大学的研讨职员创建了一种 AI 对象来猜测晶体质料的行为。新…- 4
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