Nat. Mach. Intell. | 探索稀疏化学空间的化学语言模型新策略

Nat. Mach. Intell. | 探索稀疏化学空间的化学语言模型新策略

今天给大家介绍来自不列颠哥伦比亚大学和阿尔伯塔大学联合发表的一篇文章。该文章系统地评估并优化了基于循环神经网络在低数据环境中的分子生成模型。发现该模型可以从更少的例子中学习到健壮的模型。同时,本文还确定了低数据下,得到等学习效果和等质量模型的策略;特别是通过枚举非规范SMILES进行数据增强,并通过...

Nat. Mach. Intel. | 深度学习连提取冷冻电镜图蛋白质动力学信息都搞定了!

Nat. Mach. Intel. | 深度学习连提取冷冻电镜图蛋白质动力学信息都搞定了!

今天给大家介绍日本京都大学大学院医学研究科医学部教授Yasushi Okuno团队近期发表在nature machine intelligence上的关于如何利用深度学习技术DEFMap直接提取冷冻电镜密度图中蛋白质动态信息的文章。DEFMap仅使用低温冷冻电镜密度数据,获得了与分子动力学模拟和实验...

Nat. Mach. Intel. | IBM RXN: 深度学习在化学反应分类上大放异彩

Nat. Mach. Intel. | IBM RXN: 深度学习在化学反应分类上大放异彩

最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类,该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。化学反应的分类对化学家们有很高的价值,比如利用同类反应的相似成份推测最佳反应条件等。近年来,一些机器学习方法被用于化学反应的分类,但是...

Nat. Mach. Intell. | 深度神经网络中的捷径学习

Nat. Mach. Intell. | 深度神经网络中的捷径学习

今天给大家介绍来自德国蒂宾根大学的Robert Geirhos和加拿大多伦多大学的Claudio Michaelis等人发表在Nature Machine Intelligence的文章“Shortcut learning in deep neural networks”。文章认为有很多种深度学习(...

Nat. Mach. Intell. | 人工智能的透明度和可重复性

Nat. Mach. Intell. | 人工智能的透明度和可重复性

 今天给大家介绍多伦多大学的研究人员发表在nature machine intelligence上的一篇文章。文章指出McKinney等人利用AI在乳腺癌筛选上的工作,缺乏研究方法和代码实现的细节,阻碍了透明且可重复(transparent and reproducible)的AI研究,文...

Nat. Mach. Intell. | 基于神经网络的迁移学习用于单细胞RNA-seq分析中的聚类和细胞类型分类...

Nat. Mach. Intell. | 基于神经网络的迁移学习用于单细胞RNA-seq分析中的聚类和细胞类型分类...

今天给大家介绍由美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学,流行病学和信息学系Jian Hu等人在《Nature Machine Intelligence》上发表了一篇名为“Iterative transfer learning with neural network for clustering ...

Nat. Mach. Intell. | 可解释性人工智能(xAI)遇上药物发现

Nat. Mach. Intell. | 可解释性人工智能(xAI)遇上药物发现

今天给大家介绍瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系 Gisbert Schneider等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Drug discovery with explainable artificial intelligence”。本文综述总结了可解释...

Nat. Mach. Intell. | 华科同济医学院剑桥联手推出新冠预测模型!

Nat. Mach. Intell. | 华科同济医学院剑桥联手推出新冠预测模型!

今天给大家介绍华中科技大学同济医学院及剑桥大学联合发表在Nature Machine Intelligence的一篇文章。文章中作者提出了一个基于XGBoost机器学习的模型,可以提前10天以上预测患者的死亡率,准确率超过90%,从而实现对COVID-19患者的检测、早期干预,并有可能降低死亡率。1...

Nat. Mach. Intell. | FFPred-GAN:“以假乱真“—基于GAN创建合成特征样本改进蛋白质功能预测...

Nat. Mach. Intell. | FFPred-GAN:“以假乱真“—基于GAN创建合成特征样本改进蛋白质功能预测...

今天给大家介绍伦敦大学学院David T. Jones 教授课题组发表在Nature Machine Intelligence 的一篇文章。文章中指出,现存的蛋白质功能预测方法受限于训练样本量的瓶颈,为了解决这个问题,作者提出了一种新的基于生成对抗网络的方法FFPred-GAN。FFPred-GAN...

Nat. Mach. Intell. | 生物医学关系抽取的机器学习新框架

Nat. Mach. Intell. | 生物医学关系抽取的机器学习新框架

今天给大家介绍的是清华大学曾坚阳教授课题组在Nature Machine Intelligence杂志上发表的一篇关于生物医学关系抽取的文章。在文中,作者提出了一种从大规模文献库中自动提取生物医学关系的机器学习框架—BERE。BERE使用混合编码网络从语义和句法两个方面更好地表示每个句子,并在考虑所...

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