Die Cornell University und Regeneron Pharmaceuticals in den USA haben ein graphenkodiertes gemischtes Überlebensmodell (GEMS) vorgeschlagen, um Subphänotypen mit konsistenten Merkmalen und Überlebensergebnissen zu identifizieren.

HyperAI hat einige der beliebtesten medizinischen Datensätze für Sie zusammengestellt, die medizinische Fragen und Antworten, medizinisches Denken, medizinische Bildgebung und andere Daten abdecken.

Google DeepMind hat den Programmier-KI-Agenten AlphaEvolve angekündigt, der zur allgemeinen Algorithmenerkennung und -optimierung verwendet werden kann.

Forscher der Columbia University und der Stanford University schlugen eine generative Methode zur Strukturanalyse künstlicher Intelligenz namens PXRDnet vor, die auf einem Diffusionsmodell basiert.

„In-Context Edit: Befehlsgesteuerte Bildgenerierung und -bearbeitung“ wurde im Abschnitt „Tutorial“ der offiziellen Website von HyperAI veröffentlicht. Für eine präzise Bildbearbeitung sind nur wenige Textbefehle nötig. Kommen Sie und erleben Sie es!

Das Team von David Baker an der University of Washington verwendete vor Kurzem fortschrittliche generative Modelle, um synthetische OLG-Designforschung zu betreiben und deren Machbarkeit aus technischer Sicht zu überprüfen.

Forscher der Russischen Akademie der Wissenschaften haben mit MEDUSA Search eine auf maschinellem Lernen basierende Suchmaschine entwickelt, die hochauflösende Massenspektrometriedaten im Terabyte-Bereich analysieren kann, um bei der Entdeckung unbekannter chemischer Reaktionen zu helfen.

10 praktische Tutorials und Modellbeispiele zur schnellen Beherrschung von vLLM

Erreichen Sie Segmentierungs- und Generalisierungsfunktionen, die bestehenden erweiterten Modellen in Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Szenarien überlegen sind.

Das Team schlug einen innovativen Rahmen vor, um den einzigartigen „zweistufigen“ Ionenmigrationsmechanismus in Hydrid-SSEs aufzudecken

Das HIT-Team schlug ein hierarchisches Destillations-Multi-Instance-Lernframework HDMIL vor, das die Inferenzzeit erheblich verkürzen kann

Enthält ein Tutorial zur Qwen3-Bereitstellung mit nur einem Klick

Das Team unter der Leitung von Zhou Hao von der Tsinghua University AIR schlug ProfileBFN (Profile Bayesian Flow Network) vor, das ein effizientes Proteinfamiliendesign ermöglicht

IBM Research und andere starten gemeinsam EarthDial, um Erdbeobachtungsdaten umfassend zu unterstützen

Ein Team der Waseda-Universität in Japan nutzte maschinelles Lernen, um das molekulare Design und die experimentelle Optimierung lichtgetriebener Kristalle durchzuführen und so die Blockierungskraft erfolgreich zu maximieren.

4.21-4.25
Wöchentliche Highlights!

Enthält eine Zusammenfassung von 12 HPC-Tutorials

MindGlide soll die Fähigkeit des medizinischen Personals, die Wirksamkeit der Behandlung von MS-Patienten zu interpretieren und zu bewerten, weiter verbessern.

Diese Methode verwendet eine Ein-Klassen-Support-Vektor-Maschine (Ein-Klassen-SVM), um die charakteristischen Unterschiede zwischen Niacinamid und Niacin in UV-Spektren zu analysieren.

UNO basiert auf dem FLUX-Modell und kann bei Bildgenerierungsaufgaben unterschiedliche Eingabebedingungen verarbeiten.

Der DRAKES-Algorithmus implementiert zum ersten Mal eine differenzierbare Belohnungs-Backpropagation für vollständig generierte Trajektorien in einem diskreten Diffusionsmodell.

M2OST ist ein Viele-zu-Eins-Regressionstransformermodell, das zur gemeinsamen Vorhersage der Genexpression unter Verwendung unterschiedlicher Ebenen pathologischer Bilder entwickelt wurde.

HyperAI hat mehrere Datensätze zur Materialwissenschaft und Tutorials zur Bereitstellung per Mausklick zusammengestellt, die wichtige Bereiche wie Quantenmaterialien, anorganische Materialien und Kristallstrukturen abdecken.

Die Protein-Engineering-Designplattform VenusFactory ermöglicht eine One-Stop-Optimierung von Datenabruf/Modelltraining/Benchmark-Evaluierung und senkt so die Schwelle für AI4S-Anwendungen.

Enthält das Ein-Klick-Bereitstellungstutorial für DeepCoder-14B-Preview

Professor Luo Xiaozhou vom Shenzhen Institute of Advanced Technology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften berichtete über die innovative Anwendung und Praxis der KI im Bereich der Enzymtechnik

Enthält das Tutorial zur Bereitstellung des InfiniteYou-Modells zur Generierung hochpräziser Bilder

Phaseshift Technologies entwickelt Legierungen und Verbundwerkstoffe der nächsten Generation, wobei KI im Mittelpunkt steht

Das Shanghai Artificial Intelligence Laboratory und mehrere namhafte Universitäten haben gemeinsam das MaMI-Modell (Modality-adaptive Medical Identifier) mit hervorragender Leistung vorgeschlagen

Die Universität Cambridge hat zusammen mit anderen Universitäten und Forschungszentren das Wettervorhersagesystem Aardvark eingeführt und damit einen neuen Weg für die Entwicklung zukünftiger Wettervorhersagetechnologie eröffnet.

Die Cornell University und Regeneron Pharmaceuticals in den USA haben ein graphenkodiertes gemischtes Überlebensmodell (GEMS) vorgeschlagen, um Subphänotypen mit konsistenten Merkmalen und Überlebensergebnissen zu identifizieren.

HyperAI hat einige der beliebtesten medizinischen Datensätze für Sie zusammengestellt, die medizinische Fragen und Antworten, medizinisches Denken, medizinische Bildgebung und andere Daten abdecken.

Google DeepMind hat den Programmier-KI-Agenten AlphaEvolve angekündigt, der zur allgemeinen Algorithmenerkennung und -optimierung verwendet werden kann.

Forscher der Columbia University und der Stanford University schlugen eine generative Methode zur Strukturanalyse künstlicher Intelligenz namens PXRDnet vor, die auf einem Diffusionsmodell basiert.

„In-Context Edit: Befehlsgesteuerte Bildgenerierung und -bearbeitung“ wurde im Abschnitt „Tutorial“ der offiziellen Website von HyperAI veröffentlicht. Für eine präzise Bildbearbeitung sind nur wenige Textbefehle nötig. Kommen Sie und erleben Sie es!

Das Team von David Baker an der University of Washington verwendete vor Kurzem fortschrittliche generative Modelle, um synthetische OLG-Designforschung zu betreiben und deren Machbarkeit aus technischer Sicht zu überprüfen.

Forscher der Russischen Akademie der Wissenschaften haben mit MEDUSA Search eine auf maschinellem Lernen basierende Suchmaschine entwickelt, die hochauflösende Massenspektrometriedaten im Terabyte-Bereich analysieren kann, um bei der Entdeckung unbekannter chemischer Reaktionen zu helfen.

10 praktische Tutorials und Modellbeispiele zur schnellen Beherrschung von vLLM

Erreichen Sie Segmentierungs- und Generalisierungsfunktionen, die bestehenden erweiterten Modellen in Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Szenarien überlegen sind.

Das Team schlug einen innovativen Rahmen vor, um den einzigartigen „zweistufigen“ Ionenmigrationsmechanismus in Hydrid-SSEs aufzudecken

Das HIT-Team schlug ein hierarchisches Destillations-Multi-Instance-Lernframework HDMIL vor, das die Inferenzzeit erheblich verkürzen kann

Enthält ein Tutorial zur Qwen3-Bereitstellung mit nur einem Klick

Das Team unter der Leitung von Zhou Hao von der Tsinghua University AIR schlug ProfileBFN (Profile Bayesian Flow Network) vor, das ein effizientes Proteinfamiliendesign ermöglicht

IBM Research und andere starten gemeinsam EarthDial, um Erdbeobachtungsdaten umfassend zu unterstützen

Ein Team der Waseda-Universität in Japan nutzte maschinelles Lernen, um das molekulare Design und die experimentelle Optimierung lichtgetriebener Kristalle durchzuführen und so die Blockierungskraft erfolgreich zu maximieren.

4.21-4.25
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Enthält eine Zusammenfassung von 12 HPC-Tutorials

MindGlide soll die Fähigkeit des medizinischen Personals, die Wirksamkeit der Behandlung von MS-Patienten zu interpretieren und zu bewerten, weiter verbessern.

Diese Methode verwendet eine Ein-Klassen-Support-Vektor-Maschine (Ein-Klassen-SVM), um die charakteristischen Unterschiede zwischen Niacinamid und Niacin in UV-Spektren zu analysieren.

UNO basiert auf dem FLUX-Modell und kann bei Bildgenerierungsaufgaben unterschiedliche Eingabebedingungen verarbeiten.

Der DRAKES-Algorithmus implementiert zum ersten Mal eine differenzierbare Belohnungs-Backpropagation für vollständig generierte Trajektorien in einem diskreten Diffusionsmodell.

M2OST ist ein Viele-zu-Eins-Regressionstransformermodell, das zur gemeinsamen Vorhersage der Genexpression unter Verwendung unterschiedlicher Ebenen pathologischer Bilder entwickelt wurde.

HyperAI hat mehrere Datensätze zur Materialwissenschaft und Tutorials zur Bereitstellung per Mausklick zusammengestellt, die wichtige Bereiche wie Quantenmaterialien, anorganische Materialien und Kristallstrukturen abdecken.

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