原子结构
SOTA性能,多尺度学习,中山大学提出蛋白质-药物相互作用AI框架
编辑 | 紫罗蛋白质、药物和其他生物分子之间的相互作用,在各种生物过程中发挥着至关重要的作用。了解这些相互作用对于破译生物学过程背后的分子机制和开发新的治疗策略至关重要。当前的多尺度计算方法,常常过于依赖于单一尺度,而对其他尺度的拟合不足,这可能与多尺度学习的不平多尺度衡性和固有的贪婪性有关。为了缓解优化不平衡,中山大学和上海交通大学的研究人员提出了一种基于变量期望最大化的多尺度表示学习框架 MUSE,它可以有效地整合多尺度信息进行学习。该策略通过相互监督和迭代优化,有效融合原子结构和分子网络尺度之间的多尺度信息。
5/31/2024 11:54:00 AM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
Google 不慎泄露 Gemini CLI 开源即将推出文章,现已404
从文本生成到指令编辑 OmniGen2重塑开源多模态模型应用场景
AI Hacker Rises to Power! XBOW's Autonomous AI Tool Dominates HackerOne, Revealing Thousands of Vulnerabilities and Intimidating the Cybersecurity Industry
ElevenLabs隆重推出AI语音助理11ai:语音优先并支持集成MCP
苹果iOS 26升级:图乐园功能焕然一新,AI 生成图像更真实!
告别代码恐惧症!豆包推出可视化AI编程,拖拽即可创建网页应用
细节控!即梦灰测图片3.1模型 电影感增强,风格化艺术感更强
我国首个发电行业大模型“擎源”发布,模型参数达千亿级别
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
数据
机器人
大模型
Midjourney
用户
智能
开源
微软
Meta
GPT
学习
图像
技术
Gemini
AI创作
马斯克
论文
代码
Anthropic
算法
英伟达
Stable Diffusion
芯片
训练
开发者
智能体
生成式
蛋白质
腾讯
苹果
神经网络
3D
研究
生成
Claude
机器学习
计算
Sora
LLM
AI设计
AI for Science
AI视频
GPU
人形机器人
华为
搜索
百度
AI新词
xAI
大语言模型
场景
Agent
字节跳动
预测
深度学习
伟达
Transformer
工具
视觉
大型语言模型
RAG
神器推荐
模态
具身智能
文本
Copilot
LLaMA
算力
驾驶
API
视频生成