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登Nature子刊，拓扑Transformer模型从事多标准蛋白质-配体互作猜测，助力药物研发
编辑 | 萝卜皮一项新的人工智能应用将帮助研讨职员提高药物研发能力。该项目名为 TopoFormer，是由美国密歇根州立大学（Michigan State University）数学系 Guowei Wei 教授领导的跨学科团队开发的。TopoFormer 将份子的三维信息转化为典型的基于人工智能的药物相互作用模型可以利用的数据，扩展了这些模型猜测药物有效性的能力。「有了人工智能，你可以让药物研发…- 10
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无需训练，主动扩大的视觉Transformer来了
来自德克萨斯大学奥斯汀分校、悉尼科技大学和谷歌的钻研者提出了一个无需训练就能主动扩大框架 As-ViT，其能以高效和有原则的方式主动发现和扩大 ViT。- 32
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