Forschungsteams der UC Berkeley und anderer Institutionen schlugen eine multimodale Methode zur Proteingenerierung namens PLAID vor, um die Struktur und Zusammensetzung von Proteinen weiter zu erforschen. Die entsprechenden Forschungsergebnisse wurden auch vom „KI-Pate“ Yang Likun weitergeleitet.

HyperAI hat die KI- und Medizindokumente sowie ausführlichen Erklärungen zusammengestellt, die Sie im Jahr 2024 nicht verpassen dürfen.

TactEdge-Sensoren können Robotern einen verfeinerten Tastsinn verleihen und die Entwicklung zukünftiger verkörperter Intelligenz fördern.

Die Huazhong University of Science and Technology schlug ein medizinisches Bildsegmentierungsmodell M2CF-Net vor, um das Sjögren-Syndrom genauer zu diagnostizieren

Superneurotische Auswahl der Woche vom Herausgeber!

Chemify hat die weltweit erste „chemische Turingmaschine“ und den weltweit ersten chemischen Compiler entwickelt und setzt sich für die Förderung der Digitalisierung der Chemie ein.

Zusammenfassung von 26 Artikeln zum Thema KI und Materialchemie

Ein Forschungsteam der University of California, Los Angeles, hat eine selbstüberwachte Deep-Learning-Methode vorgeschlagen, die die Qualität der dreidimensionalen Rekonstruktion biologischer Makromoleküle deutlich verbessern kann.

Enthaltene Aktivitätsregistrierungsmethode

Nature hat die zehn besten Menschen des Jahres 2024 bekannt gegeben und der DeepMind-Forscher Remi Lam wurde ausgewählt.

In der fünften Folge der Live-Reihe „Meet AI4S“ war Dr. Wang Zeyuan vom Knowledge Engine Laboratory der Zhejiang-Universität eingeladen, seine Arbeiten und damit verbundene Forschungsergebnisse vorzustellen.

Die Fakultät für Geowissenschaften der Zhejiang-Universität hat ein geographisches, neuronales Netzwerk-gewichtetes Regressionsmodell mit verbesserter Interpretierbarkeit (EI-GNNWR) vorgeschlagen, um die Analyse geographischer Daten des Qinghai-Tibet-Plateaus zu erleichtern.

Super Neuro Editor's Picks der Woche

Das generative 3D-Modell von Tencent Hunyuan ist jetzt online!

Enveda lässt sich von der Natur inspirieren und kombiniert KI-Technologie, um Medikamente aus Naturprodukten (Pflanzen, Mikroorganismen) zu entwickeln.

Google hat PDFM vorgeschlagen, das maschinelles Lernen nutzt, um weltweit verfügbare Geodaten zu integrieren und die Fähigkeiten von Geomodellen zu erweitern.

Schauen Sie bei der Live-Lotterie zu und gewinnen Sie Rechenleistung

Dieser Artikel befasst sich mit den neuen Errungenschaften der KI bei der Unterstützung der Batterieforschung und -entwicklung.

Die Shanghai Jiao Tong University, das Shanghai AI Lab und andere haben gemeinsam ein neues Proteinmutanten-Designmodell PRIME entwickelt, das bessere Vorhersageeffekte bei Proteinmutationen und anderen Aspekten bietet.

Die Tsinghua-Universität hat in Zusammenarbeit mit mehreren Universitäten in China und im Ausland ein aktives Lernframework vorgeschlagen, mit dem sich Oxide mit hoher Entropie effizienter identifizieren lassen.

Der Allround-Experte für Zielerfassung ist jetzt online!

Selbst erstellte Datenbank enthält fast 3.000 Arten von Arzneimitteldaten

Enthaltene Aktivitätsregistrierungsmethode

Mehr als 40 Modellarchitekturen werden unterstützt

Nehmen Sie an der Live-Übertragung teil und gewinnen Sie Rechenleistungsvorteile

Ein Artikel, der das legendäre Leben des KI-Paten Hinton zusammenfasst

Das Tutorial „Evo: Vorhersage und Generierung vom molekularen bis zum Genommaßstab“ ist jetzt online. Mit dem Ein-Klick-Klonen können Sie es schnell erleben!

Die fünfte Folge der Live-Serie „Meet AI4S“ startet am 10. Dezember pünktlich um 19:00 Uhr, kommen Sie vorbei und vereinbaren Sie einen Termin!

Professor Hong Liang von der Shanghai Jiao Tong University ging umfassend auf die Herausforderungen und Ansätze zur Implementierung von AI4S ein und erläuterte, wie sich KI und Wissenschaft organisch kombinieren lassen.

Im Tutorial-Bereich der offiziellen Website von HyperAI wurde die „InkSight-Demo zum Digitalisieren handgeschriebenen Textes“ gestartet, die zum Ausprobieren mit einem Klick geklont werden kann.

Forschungsteams der UC Berkeley und anderer Institutionen schlugen eine multimodale Methode zur Proteingenerierung namens PLAID vor, um die Struktur und Zusammensetzung von Proteinen weiter zu erforschen. Die entsprechenden Forschungsergebnisse wurden auch vom „KI-Pate“ Yang Likun weitergeleitet.

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