辉瑞 AI 方法登 Science,揭示数以万计的配体-蛋白质相互作用

最近,一篇名为"A deep learning approach to predicting and analyzing protein-ligand interactions"的研究论文在《Science》杂志上发表,引起了广泛关注。这篇论文由来自辉瑞公司的研究人员合作完成,他们利用深度学习方法,...

清华首款AI光芯片登上Science,全球首创架构迈向AGI

清华首款AI光芯片登上Science,全球首创架构迈向AGI

在人工智能领域,尤其是人工通用智能(AGI)的追求中,计算性能和能效的不断提升是永恒的主题。传统的电子计算方式在速度和效率上已逐渐接近物理极限,因此,科学家们开始寻找新的计算平台。光子计算,以其超高速和低能耗的潜力,成为了业界的新宠。最近,清华大学的研究团队在这一领域取得了重大突破,他们设计并实现了...

使用Higress AI网关优化AI调用成本

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开发者课程背景图
【AI for Science】量子化学:分子属性预测-第2次打卡-特征工程baseline上分

【AI for Science】量子化学:分子属性预测-第2次打卡-特征工程baseline上分

跑通 baseline 还是比较顺利的。接下来是继续学习 baseline 代码,并且想办法降低 score。群里众多大佬提出了非常有用的方法,鱼佬也在b站分享了上分技巧。【首届世界智能科学大赛】量子化学赛道上分思路与技巧1. 特征选择 群里的鱼佬 (“鱼遇雨欲语与余”) 提出:增加 connect...

【AI for Science】量子化学:分子属性预测-第1次打卡-机器学习baseline

【AI for Science】量子化学:分子属性预测-第1次打卡-机器学习baseline

1. 赛题1.1 赛事背景宏观世界是由大量的微观粒子组成,了解微观粒子的运动和性质,才能更好的认识宏观世界。借助计算机模拟技术和量子力学的基本原理,量子化学计算应运而生,从电子层面阐明分子的能量、性质以及分子间相互作用的本质。量子化学计算在生物、化学、医药和材料科学等领域中具有广泛应用,例如:预测化...

7 Papers & Radios | 无残差连接训练深度transformer;DeepMind写代码AI登Science封面

7 Papers & Radios | 无残差连接训练深度transformer;DeepMind写代码AI登Science封面

本周主要论文包括:首次无残差连接或归一化层也能训练深度 Transformer 的探索性研究,以及 DeepMind携其写代码 AI AlphaCode 登上了 Science 封面,写代码能力不输程序员。目录:Competition-level code generation with Alpha...

鄂维南院士:AI for Science,一场发生在当下的科技革命

鄂维南院士:AI for Science,一场发生在当下的科技革命

作为柯朗学派出身的应用数学家,鄂维南院士并没有纠结是数据的力量还是算法的力量,也没有囿于公式或定理,他一开始看到的,便是机器学习算法、数据、物理建模和高性能计算结合的力量,以及由此开拓的新的科学疆域。对学者而言,受邀在学术顶会上发表报告,通常是比论文获奖来得更高的荣誉。就像奥运会一样,...

字节AI Lab推出业界首个系统性大分子体系的量子计算模拟方法,成果入选《Chemical Science》

字节AI Lab推出业界首个系统性大分子体系的量子计算模拟方法,成果入选《Chemical Science》

化学、材料体系的模拟很可能会成为量子计算机最先颠覆的行业。变分量子特征值求解算法  (variational quantum eigensolver, VQE) 在近期含噪声中等规模器件上表现出应用于化学模拟的巨大潜力。2020 年,Google 公司利用 “悬铃木” 量子芯片实现了二亚胺...

朱松纯团队新作:让AI「读懂」人类价值观!登上Science Robotics

朱松纯团队新作:让AI「读懂」人类价值观!登上Science Robotics

今日(7月14日),国际顶级学术期刊<Science Robotics >发表了朱松纯团队(UCLA袁路遥、高晓丰、北京通用人工智能研究院郑子隆、北京大学人工智能研究院朱毅鑫等作者)的最新研究成果——实时双向人机价值对齐 Bidirectional human-robot value a...

施一公等团队登Science封面:AI与冷冻电镜揭示「原子级」NPC结构,生命科学突破

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开始正文之前,我们先来看一张图片,在下图中,很明显可以看出,图的右半部分所代表的信息更加丰富,结构也更清晰。而左半部分 2016 年的图,则结构较为单一,代表的信息比较少:其实上面展示的是核孔复合体(NPC)图像。核孔复合体,由约 1000 个...

GNN for Science: 腾讯AI Lab、清华共同发文综述等变图神经网络

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近年来,越来越多的人工智能方法在解决传统自然科学等问题上大放异彩, 在一些重要的学科问题(例如蛋白质结构预测)上取得了令人瞩目的进展。在物理领域的研究中,非常多的物理问题都会涉及建模物体的的一些几何特征,例如空间位置,速度,加速度等。这种特征往往可以使用几何图这一形式来表示。不同于一般...

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