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Hyper AI a préparé 7 ensembles de données de raisonnement de haute qualité pour tout le monde, couvrant les mathématiques/le code/les sciences/les puzzles et d'autres aspects.

Une équipe de recherche du laboratoire clé SIG de la province du Zhejiang a proposé un modèle d'apprentissage profond basé sur le mécanisme d'attention pour estimer plus précisément la non-stationnarité spatiale.

L'équipe australienne a proposé l'utilisation d'un cadre automatisé basé sur l'apprentissage profond qui peut combiner les caractéristiques du genre et du crâne pour le jugement, améliorant ainsi considérablement la précision du jugement du genre.

L'équipe coréenne a introduit la méthode de planification de la rétrosynthèse inorganique Retrieval-Retro, qui a considérablement amélioré l'efficacité et la précision de la synthèse des matériaux inorganiques.

Le 7e épisode de la série en direct Meet AI4S a invité trois conférenciers dans le domaine de l'intelligence artificielle, dont le professeur Huang Hong de l'Université des sciences et technologies de Huazhong. Venez prendre rendez-vous pour la diffusion en direct !

Oxford/Amazon/Westlake University/Tencent et d'autres ont proposé le modèle médical multimodal, multidomaine et multilingue M³FM, qui prend en charge la déclaration et la classification des maladies et qui est plus performant que les méthodes précédentes.

L'équipe de recherche de l'Université Duke a construit le pipeline PepPrCLIP, qui peut concevoir de courtes protéines (peptides) capables de se lier à des protéines pathogènes auparavant non médicamenteuses et de les détruire.

La section « Tutoriel » du site officiel de SuperNeural a lancé 3 modèles de clonage sonore, qui peuvent être déployés et expérimentés en un clic.

Une équipe de l'Université polytechnique de Hong Kong a publié le cadre RingFormer, qui a considérablement raccourci le cycle de recherche et développement de nouveaux matériaux et a propulsé la recherche sur les cellules solaires organiques dans une nouvelle ère.

Owkin a créé le plus grand ensemble de données omiques spatiales sur le cancer au monde, résolvant le problème de confidentialité des données des patients qui préoccupe le plus le public et facilitant le diagnostic du cancer et le développement de médicaments.

L'équipe de l'Université chinoise des géosciences et Baidu ont proposé conjointement le modèle de segmentation d'images ConDSeg, qui a résolu les deux problèmes majeurs des « limites souples » et de la cooccurrence dans le domaine de la segmentation d'images médicales.

De nombreuses universités et équipes de recherche nationales et internationales ont réussi à prédire avec une grande précision les propriétés antioxydantes de nouveaux matériaux à haute température grâce à la technologie de l'arbre de décision à gradient boosting.

L'Université Fudan et d'autres ont proposé un modèle de diffusion 4D innovant qui peut prédire simultanément les trajectoires de mouvement des protéines sur plusieurs pas de temps.

HyperAI se concentre sur la recherche sur l'IA dans le domaine des sciences de la Terre et a sélectionné 15 articles de pointe pour interprétation.

L'Université de Floride et d'autres ont multiplié par 5 l'efficacité de la recherche de supraconducteurs à haute température grâce au modèle d'apprentissage en profondeur BETE-NET.

L'Université Beihang/Université de Pékin/Université des Trois Gorges a proposé et vérifié MedFound, un modèle de langage biomédical avec le plus grand nombre de paramètres.

La section « Tutoriel » du site Web officiel d'HyperAI a lancé plusieurs versions de la série YOLO, qui peuvent être expérimentées avec un déploiement en un clic.

Le cabinet d'études de marché IoT Analytics a sélectionné les dix événements les plus marquants dans le domaine de l'IA en 2024.

HyperAI a soigneusement sélectionné 10 livres remarquables dans le domaine de l'IA pour vous révéler les idées clés pour faire face à la vague de l'IA.

HyperAI a compilé pour vous 8 ensembles de données de haute qualité, couvrant de nombreux aspects tels que la culture traditionnelle chinoise, les transports urbains et les sites pittoresques.

HyperAI a aidé tout le monde à évaluer les capacités des « Couplets du Festival du Printemps » de grands modèles tels que Kimi, Doubao, Wenxinyiyan et ChatGPT.

HyperAI se concentre sur les dernières recherches sur l'IA dans le domaine de la biomédecine et a sélectionné 46 articles de pointe pour interprétation.

HyperAI se concentre sur la recherche sur l'IA dans le domaine de la santé médicale et a sélectionné 35 articles de pointe pour interprétation.

Ce numéro d’articles se concentre sur la recherche en IA dans le domaine de la chimie des matériaux.

HyperAI a publié le projet open source awesome-ai4s sur GitHub, qui rassemble plus de 200 articles académiques AI4S.

La section tutoriel du site officiel d'HyperAI a lancé « Déploiement en un clic du modèle de base du monde Cosmos ». Venez l'essayer vous-même~

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L'équipe australienne a proposé l'utilisation d'un cadre automatisé basé sur l'apprentissage profond qui peut combiner les caractéristiques du genre et du crâne pour le jugement, améliorant ainsi considérablement la précision du jugement du genre.

L'équipe coréenne a introduit la méthode de planification de la rétrosynthèse inorganique Retrieval-Retro, qui a considérablement amélioré l'efficacité et la précision de la synthèse des matériaux inorganiques.

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L'équipe de recherche de l'Université Duke a construit le pipeline PepPrCLIP, qui peut concevoir de courtes protéines (peptides) capables de se lier à des protéines pathogènes auparavant non médicamenteuses et de les détruire.

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Une équipe de l'Université polytechnique de Hong Kong a publié le cadre RingFormer, qui a considérablement raccourci le cycle de recherche et développement de nouveaux matériaux et a propulsé la recherche sur les cellules solaires organiques dans une nouvelle ère.

Owkin a créé le plus grand ensemble de données omiques spatiales sur le cancer au monde, résolvant le problème de confidentialité des données des patients qui préoccupe le plus le public et facilitant le diagnostic du cancer et le développement de médicaments.

L'équipe de l'Université chinoise des géosciences et Baidu ont proposé conjointement le modèle de segmentation d'images ConDSeg, qui a résolu les deux problèmes majeurs des « limites souples » et de la cooccurrence dans le domaine de la segmentation d'images médicales.

De nombreuses universités et équipes de recherche nationales et internationales ont réussi à prédire avec une grande précision les propriétés antioxydantes de nouveaux matériaux à haute température grâce à la technologie de l'arbre de décision à gradient boosting.

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L'Université de Floride et d'autres ont multiplié par 5 l'efficacité de la recherche de supraconducteurs à haute température grâce au modèle d'apprentissage en profondeur BETE-NET.

L'Université Beihang/Université de Pékin/Université des Trois Gorges a proposé et vérifié MedFound, un modèle de langage biomédical avec le plus grand nombre de paramètres.

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