HyperAI hat 9 hochwertige Open-Source-Datensätze für Sie zusammengestellt. Klicken Sie hier zum Download!

Das Team von David Baker entwickelte eine auf Diffusionsmodellen basierende Technologie namens RFpeptides, um makrozyklische Bindemittel für eine Vielzahl von Proteinzielen zu entwerfen.

11.18-11.22
Wöchentliche Highlights

Höhepunkte der Rede von Qi Jin, einem Geowissenschaftler an der Zhejiang-Universität, auf dem COSCon'24 AI for Science-Forum.

Ein Team des Institute of Automation der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hat ein multimodales Integrationsframework entwickelt, das das Problem der visuellen Rekonstruktion der Gehirnaktivität lösen kann.

Zur fünften Folge der Live-Reihe „Meet AI4S“ ist Dr. Wang Zeyuan vom Knowledge Engine Laboratory der Zhejiang-Universität eingeladen. Kommen Sie vorbei und vereinbaren Sie einen Termin zur Live-Übertragung!

Höhepunkte der Rede von Professor Xie Weidi beim COSCon'24 AI for Science-Forum.

Das Shanghai AI Lab hat in Zusammenarbeit mit mehreren wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen den GMAI-MMBench-Benchmark vorgeschlagen, der 284 Downstream-Task-Datensätze umfasst.

11.11-11.15
Wöchentliche Highlights

Die Shanghai Jiao Tong University hat in Zusammenarbeit mit dem Shanghai AI Lab erfolgreich ProSST entwickelt, ein vortrainiertes Proteinsprachenmodell mit strukturbewussten Fähigkeiten.

Das Meta FAIR Laboratory hat das Materialerzeugungsmodell FlowLLM veröffentlicht, das die Effizienz der Erzeugung stabiler Materialien im Vergleich zu früheren Modellen um mehr als 300% verbessert.

Das Team vom Future Industry Research Center der Westlake University schlug das UniIF-Modell für die umgekehrte Faltung aller Moleküle vor.

Huang Renxun und Masayoshi Son führten in Japan ein Offline-Gespräch, in dem sie dessen frühere Investitionen in Nvidia überprüften und gemeinsam über die Entwicklung von KI in Japan diskutierten.

Im COSCon'24 AI4S-Forum hielt Ding Jingtao, Postdoktorand am Urban Science and Computing Research Center der Tsinghua-Universität, einen ausführlichen Vortrag.

David Baker verfügt über Open-Source-Deep-Learning-Tools wie RoseTTAFold, um das Design neuer Proteine zu ermöglichen.

Wöchentliche Highlights!

Vier große universitäre Forschungsteams haben gemeinsam Y-Mol vorgeschlagen, ein großes Sprachmodell, das auf biomedizinischem Wissen auf mehreren Ebenen basiert. Dies ist ein neuer Durchbruch auf dem Gebiet der Arzneimittelforschung und -entwicklung.

Durch die Integration von ML, genetischer Suche und Clusteranalyse des Feedbacks zu Kerntests beschleunigte das BeiTech-Forschungsteam die Entdeckung feuerfester Hochentropielegierungen mit Hochtemperaturfestigkeit und Duktilität bei Raumtemperatur!

Als Reaktion auf die wachsende weltweite Nachfrage nach erneuerbaren Energien veröffentlicht Meta den großen Open-Source-Datensatz OMat24 und eine Reihe unterstützender vorab trainierter Modelle.

Open-Source-KI-Forum in Richtung AI4S, der Bereich der wissenschaftlichen Grundlagenforschung läutet Innovationen ein, wunderbare Rezension des Forums!

Diese Finanzierungsrunde wird verwendet, um klinische Studien seiner internen Immunologieprojekte voranzutreiben und seine generative KI-Plattform tNova weiter zu verbessern.

Der Tutorial-Bereich ist jetzt online mit der „Stable-Diffusion-3.5-Large Image Generation Demo“ für das Klonen mit einem Klick!

Meet AI4S hat Dr. Lan Kunyao von der Shanghai Gitong University eingeladen, das Thema „Beratung zur psychischen Gesundheit und Beratungsplattform basierend auf großen Agentenmodellen“ vorzustellen.

GitHub Models unterstützt derzeit 35 Open-Source-Modelle

Nehmen Sie an der Verlosung teil und gewinnen Sie Freikarten!

Deep Learning ermöglicht die Vorhersage von Zeitreihen

Deckt klinische Schießdaten ab 2 W ab

10.21-10.25
Wöchentliche Highlights!

Drücken des Gaspedals für die Entwicklung verkörperter Intelligenz

Enthält ein Ein-Klick-Bereitstellungs-Tutorial und Rechenleistungsvorteile

HyperAI hat 9 hochwertige Open-Source-Datensätze für Sie zusammengestellt. Klicken Sie hier zum Download!

Das Team von David Baker entwickelte eine auf Diffusionsmodellen basierende Technologie namens RFpeptides, um makrozyklische Bindemittel für eine Vielzahl von Proteinzielen zu entwerfen.

11.18-11.22
Wöchentliche Highlights

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Ein Team des Institute of Automation der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hat ein multimodales Integrationsframework entwickelt, das das Problem der visuellen Rekonstruktion der Gehirnaktivität lösen kann.

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11.11-11.15
Wöchentliche Highlights

Die Shanghai Jiao Tong University hat in Zusammenarbeit mit dem Shanghai AI Lab erfolgreich ProSST entwickelt, ein vortrainiertes Proteinsprachenmodell mit strukturbewussten Fähigkeiten.

Das Meta FAIR Laboratory hat das Materialerzeugungsmodell FlowLLM veröffentlicht, das die Effizienz der Erzeugung stabiler Materialien im Vergleich zu früheren Modellen um mehr als 300% verbessert.

Das Team vom Future Industry Research Center der Westlake University schlug das UniIF-Modell für die umgekehrte Faltung aller Moleküle vor.

Huang Renxun und Masayoshi Son führten in Japan ein Offline-Gespräch, in dem sie dessen frühere Investitionen in Nvidia überprüften und gemeinsam über die Entwicklung von KI in Japan diskutierten.

Im COSCon'24 AI4S-Forum hielt Ding Jingtao, Postdoktorand am Urban Science and Computing Research Center der Tsinghua-Universität, einen ausführlichen Vortrag.

David Baker verfügt über Open-Source-Deep-Learning-Tools wie RoseTTAFold, um das Design neuer Proteine zu ermöglichen.

Wöchentliche Highlights!

Vier große universitäre Forschungsteams haben gemeinsam Y-Mol vorgeschlagen, ein großes Sprachmodell, das auf biomedizinischem Wissen auf mehreren Ebenen basiert. Dies ist ein neuer Durchbruch auf dem Gebiet der Arzneimittelforschung und -entwicklung.

Durch die Integration von ML, genetischer Suche und Clusteranalyse des Feedbacks zu Kerntests beschleunigte das BeiTech-Forschungsteam die Entdeckung feuerfester Hochentropielegierungen mit Hochtemperaturfestigkeit und Duktilität bei Raumtemperatur!

Als Reaktion auf die wachsende weltweite Nachfrage nach erneuerbaren Energien veröffentlicht Meta den großen Open-Source-Datensatz OMat24 und eine Reihe unterstützender vorab trainierter Modelle.

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Diese Finanzierungsrunde wird verwendet, um klinische Studien seiner internen Immunologieprojekte voranzutreiben und seine generative KI-Plattform tNova weiter zu verbessern.

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10.21-10.25
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Enthält ein Ein-Klick-Bereitstellungs-Tutorial und Rechenleistungsvorteile