스탠포드 대학 연구팀은 인공지능 합성 신경망 시스템을 활용해 지구 온난화를 더욱 정확하게 예측한다.

여러 국가의 정책, 과학 연구 혁신, 선구자, 기업 레이아웃 등을 포함하여 2024년 AI4S 분야에서 큰 영향을 미칠 이벤트를 검토합니다.

생명공학 회사 E11 Bio는 쥐와 같은 더 복잡한 포유류의 뇌에 대한 전체 뇌 연결체학 연구를 확장하여 미래에 인간의 뇌를 탐구할 수 있는 가능성을 제공하는 PRISM 기술을 출시했습니다.

HyperAI에서는 다운로드 링크가 포함된 크리스마스 관련 데이터 세트 10개를 준비했습니다.

UC 버클리와 다른 기관의 연구팀은 단백질의 구조와 구성을 더욱 탐구하기 위해 다중 모드 단백질 생성 방법인 PLAID를 제안했습니다. 관련 연구 결과는 "AI 대부" 양리쿤에 의해 전달되었습니다.

HyperAI는 2024년에 놓칠 수 없는 AI+의학 논문과 자세한 설명을 모아 놓았습니다.

TactEdge 센서는 로봇에게 더욱 정교한 촉각을 제공하고 미래의 구체화된 지능 개발을 촉진할 수 있습니다.

화중과학기술대학은 쇼그렌증후군 진단을 더욱 정확하게 하기 위해 의료영상 분할 모델인 M2CF-Net을 제안했다.

이번 주의 편집자 추천, 엄청 신경질적인 사람!

케미파이는 세계 최초의 '화학적 튜링 머신'과 세계 최초의 화학 컴파일러를 개발했으며, 화학의 디지털화를 촉진하는 데 전념하고 있습니다.

26편의 AI+재료화학 논문 요약

캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 캠퍼스의 연구팀은 생물학적 거대 분자의 3차원 재구성 품질을 크게 향상시킬 수 있는 자체 감독 딥 러닝 방법을 제안했습니다.

포함된 활동 등록 방법

네이처는 2024년 최고의 인물 10인을 발표했는데, 딥마인드 연구원 레미 램이 선정됐습니다.

Meet AI4S 라이브 시리즈의 다섯 번째 에피소드에서는 저장대학교 지식엔진 연구실의 왕쩌위안 박사를 초대하여 그의 논문과 관련 연구 내용을 공유했습니다.

저장대학교 지구과학부는 청해-티베트 고원의 지리적 데이터 분석에 도움이 되는 향상된 해석성을 갖춘 지리 신경망 가중 회귀 모델(EI-GNNWR)을 제안했습니다.

이번 주의 슈퍼 뉴로 편집자 추천

텐센트 훈위안 3D 생성 모델이 이제 온라인에 공개되었습니다!

엔베다는 자연에서 영감을 얻고 AI 기술을 결합하여 천연물(식물, 미생물)을 이용한 약물을 개발합니다.

Google은 머신 러닝을 사용하여 전 세계의 사용 가능한 지리공간 데이터를 통합하고 지리공간 모델의 기능을 확장하는 PDFM을 제안했습니다.

라이브 복권을 시청하고 컴퓨팅 파워를 얻으세요

이 글에서는 배터리 연구 및 개발을 지원하는 AI의 새로운 성과를 살펴봅니다.

상하이 교통대학, 상하이 AI 연구실 등은 공동으로 새로운 단백질 돌연변이 설계 모델인 PRIME을 개발했는데, 이는 단백질 돌연변이 등의 측면에서 더 나은 예측 효과를 보입니다.

청화대학교는 중국과 해외의 여러 대학과 협력하여 고엔트로피 산화물을 보다 효율적으로 식별할 수 있는 능동 학습 프레임워크를 제안했습니다.

타겟 감지 분야의 전문가가 이제 온라인에 등장했습니다!

자체 구축한 데이터베이스에는 약 3,000여종의 약물 데이터가 담겨 있습니다.

포함된 활동 등록 방법

40개 이상의 모델 아키텍처가 지원됩니다.

라이브 방송에 참여하여 컴퓨팅 파워 혜택을 받을 기회를 잡으세요

AI 대부 힌튼의 전설적인 삶을 요약한 기사

스탠포드 대학 연구팀은 인공지능 합성 신경망 시스템을 활용해 지구 온난화를 더욱 정확하게 예측한다.

여러 국가의 정책, 과학 연구 혁신, 선구자, 기업 레이아웃 등을 포함하여 2024년 AI4S 분야에서 큰 영향을 미칠 이벤트를 검토합니다.

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UC 버클리와 다른 기관의 연구팀은 단백질의 구조와 구성을 더욱 탐구하기 위해 다중 모드 단백질 생성 방법인 PLAID를 제안했습니다. 관련 연구 결과는 "AI 대부" 양리쿤에 의해 전달되었습니다.

HyperAI는 2024년에 놓칠 수 없는 AI+의학 논문과 자세한 설명을 모아 놓았습니다.

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케미파이는 세계 최초의 '화학적 튜링 머신'과 세계 최초의 화학 컴파일러를 개발했으며, 화학의 디지털화를 촉진하는 데 전념하고 있습니다.

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청화대학교는 중국과 해외의 여러 대학과 협력하여 고엔트로피 산화물을 보다 효율적으로 식별할 수 있는 능동 학습 프레임워크를 제안했습니다.

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자체 구축한 데이터베이스에는 약 3,000여종의 약물 데이터가 담겨 있습니다.

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