AI助力RNA病毒研究历史性突破，中山大学等用深度学习模型，发现超过16万种新病毒

作者：神经星星发布时间：2024-10-16

2020 年初，新冠病毒的阴影迅速笼罩全球。在这场与时间的赛跑中，我们见证了无数英勇的个体和团队挺身而出，社会体系经历了一次次严峻考验，也为全球的公共卫生领域敲响了警钟。...【查看原文】

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机器之心 2023-03-14

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庄一强 2023-02-25

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内容一览：了解全局晶体对称性并分析等变信息，对于预测材料性能至关重要，但现有的、基于卷积网络的算法尚且无法完全实现这些需求。针对于此，中山大学的李华山、王彪课题组，开发了一款名为 SEN 的机器学习模型，准确感知了固有晶体对称性和材料结构团簇之间的相互作用。关键词：材料性能预测深度学习 MP 数据库作者李宝珠编辑三羊晶体对称性对于研究材料的物理性质、理解晶体结构、设计新材料以及进行 X 射线衍射等实验具有关键作用。了解晶体对称性有助于简化分析，更好地理解材料属性，并提高材料性能的计算效率。更

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HyperAI超神经 2023-12-07

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“人工智能（AI）是否会超越人类最优秀数学家？”对此，数学家、国际基础科学大会主席丘成桐表示，从目前来看，人工智能无法识别几何背后的定律，更无法识别数学与其他科学之间的关联，人工智能不会代替人类思维。首届基础科学大会青少年专场活动“科学家面对面”现场。主办方供图在7月24日举行的首届基础科学大会青少年专场活动“科学家面对面”中，一批来自高中和大学的青年学子与在场科学家进行了一场探究式的学术讨论交流。现场，在谈到数学的发展趋势时，中国科学院院士、中国科学院数学与系统科学研究院副院长张平指出，数学的各分支

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hdh544 2023-10-04

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深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近，深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。结合用于生成建模和序列分析的新型架构，这些方法在过去几年里显著地革新了蛋白质设计领域，提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力。深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征，预测它们与其他生物分子的相互作用，并且有潜力创造用于治疗疾病的新有效药物。深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用预测、

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生科驿站 2024-03-06

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