本文主要介绍两篇用AutoML来做异常检测的文章，《PyODDS: An End-to-end Outlier Detection System with Automated Machine Learning》、《AutoOD: Automated Outlier Detection via Curiosity-gui......
众所周知，计算机视觉技术（CV）是企业人工智能应用比重最高的领域之一。为降低企业成本，工程师们一直在探索各类模型压缩技术，来产出“更准、更小、更快”的AI模型部署落地。而在自然语言处理领域（NLP）中，随着模型精度的不断提...
3D分子构象生成指的是给定2D分子图，生成对应的稳定3D分子构象，即生成每一个原子的坐标。相对于传统的基于实验或者数值计算的方法，基于机器学习的方法具有计算速度快、计算效果好的优势。在本篇论文中，作者提出一种基于深...
本文介绍一篇来自于苏黎世联邦理工大学的Gisbert Schneider等人的关于几何深度学习的综述《Structure-based Drug Design With Geometric Deep Learning》。
确定一种潜在的治疗化合物到美国食品药物管理局（FDA）批准一种新药，是一个艰巨的旅程，可能需要超过十年的时间，耗资超过10亿美元。纽约市立大学研究生中心的一个研究小组已经开发出一种新型的人工智能模型，可以显著提高药物...
本文介绍一篇来自于加拿大多伦多大学人工智能Vector研究所的Mario Krenn等人发表在Nature Reviews Physics上的综述——《On Scientific Understanding with Artificial Intelligence》。...
今天带来的是美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院系统药理学实验室发表在nature biotechnology上的Single-sequence protein structure prediction using a language model and deep learning。...
今天分享的是来自Bo wang、Gary D. Bader和Charles Boone实验室联合发表在《Nature Methods》上的论文《BIONIC：使用卷积的生物网络集成》。虽然很多数据构建的生物网络可用来映射细胞功能，但每种数据类型都有局限性。...
今天为大家介绍的是来自Maxwell W. Libbrecht，Wyeth W. Wasserman和Sara Mostafavi的一篇关于人工智能对于基因组学的可解释性的研究的综述。基于深度学习的人工智能（AI）模型现在代表了基因组学研究中进行功能预测的最先...
本文介绍由韩国科学技术院的Shuan Chen与Yousung Jung发表于Nature Machine Intelligence的研究工作。作者提出了一种基于原子映射的通用反应模板GRT用于描述有机反应，并在此基础上提出LocalTransform图注意力网络来预...
