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登Nature子刊，哈佛医学院发布迄今最大计较病理学根基模型，适用30+临床需求
编辑 | X根基模型有望为医学领域带来前所未有的进步。在计较病理学 (CPath) 中，根基模型在提高诊疗准确性、预后以及预测治疗反应方面发挥着关键作用。近日，美国麻省总医院（Massachusetts General Hospital）、哈佛医学院等组成研讨团队设计了迄今为止最大的两个 CPath 根基模型：UNI 和 CONCH。这些根基模型适用于 30 多种临床和诊疗需求，包括疾病检测、疾病…- 21
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预计精度高达0.98，清华、深势科技等提出鉴于Transformer的MOF质料多功能预计框架
编辑 | X气体分离对于工业生产和环境保护至关重要，金属有机框架（MOF）由于其独特的机能而成为气体分离范畴一种有前途的质料。传统的模拟方法，如分子动力学，复杂且计算量要求高。虽然鉴于特征工程的机器进修方法表现更好，但由于标识数据有限，很容易出现过度拟合。此外，这些方法通常是针对单一恣意而设计的。为了应对这些挑战，由清华大学、加州大学、中山大学、苏州大学、深势科技和北京科学智能研究院（AI for…- 8
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弥合化学回响反映预训练和条件份子生成之间的差距，北大「统一」模型
编辑 | 紫罗化学回响反映是药物设计和有机化学钻研的基础。钻研界越来越需要一种可以或许有效捕捉化学回响反映基本规则的大规模深度进修框架。近日，来自北京大学和望石智慧的钻研团队提出了一种新要领来弥合鉴于回响反映的份子预训练和生成任意之间的差距。受有机化学机制的启发，钻研人员开发了一个新的预训练框架，使其可以或许将归纳偏差纳入模型中。所提框架在执行拥有挑战性的下游任意中取得了最先进的结果。通过掌握化学…- 3
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一个模型处理多种模态和使命，商汤等提出Uni-Perceiver，迈向通用预训练感知模型
来自商汤、西安交通大学等机构的研究者提出了一种通用感知架构 Uni-Perceiver ，该方法可以更好地将预训练中学到的知识迁移到卑鄙使命中。- 6
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