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국내외 많은 대학 및 연구팀들이 그래디언트 부스팅 의사결정트리 기술을 통해 새로운 고온소재의 항산화 특성을 고정밀 예측하는 데 성공했습니다.

복단대학을 비롯한 연구진은 여러 시간 단계에서 단백질의 운동 궤적을 동시에 예측할 수 있는 혁신적인 4D 확산 모델을 제안했습니다.

HyperAI는 지구과학 분야의 AI 연구에 중점을 두고 있으며 해석을 위해 최첨단 논문 15편을 선정했습니다.

플로리다 대학 등은 딥러닝 모델인 BETE-NET을 통해 고온 초전도체 탐색 효율을 5배 높였습니다.

베이항대학교/베이징대학교/삼협대학교는 가장 많은 매개변수를 갖는 생물의학 언어 모델인 MedFound를 제안하고 검증했습니다.

HyperAI 공식 웹사이트의 "튜토리얼" 섹션에서는 한 번의 클릭으로 배포하여 체험할 수 있는 YOLO 시리즈의 여러 버전을 출시했습니다.

시장조사업체 IoT 애널리틱스가 2024년 AI 분야에서 가장 주목할 만한 10대 사건을 선정했습니다.

HyperAI는 AI 분야에서 뛰어난 책 10권을 신중하게 선정하여 AI 열풍에 대처하기 위한 핵심 아이디어를 알려드립니다.

HyperAI는 중국 전통 문화, 도시 교통, 명소 등 다양한 측면을 포괄하는 8개의 고품질 데이터 세트를 수집했습니다.

HyperAI는 모든 사람이 Kimi, Doubao, Wenxinyiyan, ChatGPT와 같은 대형 모델의 "춘절 연" 기능을 평가할 수 있도록 도왔습니다.

HyperAI는 생물의학 분야의 AI에 대한 최신 연구에 중점을 두고 있으며 해석을 위해 최첨단 논문 46편을 선정했습니다.

HyperAI는 의료 건강 분야에서 AI 연구에 중점을 두고 있으며, 해석을 위해 최첨단 논문 35편을 선정했습니다.

이번 호의 기사는 재료화학 분야의 AI 연구에 초점을 맞추고 있습니다.

HyperAI는 GitHub에 오픈소스 프로젝트인 awesome-ai4s를 출시했는데, 여기에는 200개 이상의 AI4S 학술 논문이 모여 있습니다.

HyperAI 공식 웹사이트의 튜토리얼 섹션에서는 "Cosmos 세계 기본 모델의 원클릭 배포" 기능이 출시되었습니다. 와서 직접 시도해보세요~

Microsoft의 MatterGen 모델이 Nature에 공식적으로 발표되면서 새로운 소재 개발에 있어 생성적 AI의 엄청난 잠재력이 확인되었습니다.

백악관 기자회견에서 트럼프 대통령과 여러 업계 리더들은 "스타게이트"라는 인공지능 프로젝트를 공동으로 발표했습니다.

베이징대학교 연구팀은 진화 기반 바이러스 돌연변이 원동력 예측 프레임워크인 E2VD를 제안했는데, 이는 새로운 코로나바이러스, HIV 등을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

난카이 대학의 정웨이 교수는 AlphaFold의 한계와 향후 최적화 방향에 대해 공유했습니다.

1.13-1.17
주간 하이라이트

Cellarity와 NVIDIA의 연구팀은 잠재 강화 학습을 기반으로 하는 새로운 표적 분자 최적화 방법인 MOLRL을 제안했습니다.

HyperAI는 온라인 사용과 빠른 다운로드를 지원하는 중국 의학 관련 데이터 세트 10개를 준비했습니다. 와서 체험해보세요~

AI는 역사 연구 분야에서 성과적인 성과를 거두었습니다. 본 논문은 고대 문자 해석을 예로 들어 국내외에서 이루어진 중요한 업적을 소개합니다.

제네레이트는 삼성으로부터 투자를 받았고, 이전에는 노바티스, 암젠 등 다른 회사와 긴밀한 협력 관계를 맺은 바 있습니다. 현재 많은 후보 약물이 임상 시험 단계에 들어갔습니다.

4개 주요 대학의 연구팀은 의학 지식 그래프의 구성, 진단, 치료 및 추론을 자동화하기 위해 KG4Diagnosis 프레임워크를 제안했습니다.

Meet AI4S 라이브 시리즈의 여섯 번째 에피소드에서는 난카이대학교 통계 및 데이터 과학부의 정웨이 교수를 초대했습니다. 와서 라이브 방송을 시청하기 위한 약속을 잡으세요!

HyperAI 공식 웹사이트의 튜토리얼 섹션에서 "LAMMPS 시작하기 튜토리얼: npt 온도 제어를 통한 FCC Cu 녹는점 추정"이 출시되었습니다.

1.6-1.11
주간 하이라이트

쿤밍 과학기술대학과 중국해양대학의 연구팀은 양방향 단계별 특징 정렬을 기반으로 하는 비정렬 의료영상 융합 방법을 공동으로 제안했습니다.

프랑스 국립과학연구센터의 얀 유칸 박사는 유연한 자기 필름을 기반으로 한 촉각 센서의 설계와 응용에 관해 모든 사람과 공유했습니다.