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2026 年 01 月 08 日文章目录
AI+Drug 文献速递 | LigUnity作为一种多功能基础模型,能够显著提高药物发现流程中的效率和准确性
AI+Drug 文献速递 | GerNA-Bind整合多状态RNA-配体表示和相互作用,为RNA靶向药物发现提供了强大的工具
AI+Drug 文献速递 | LIDDIA,一种基于大型语言模型的智能药物发现代理
AI+Drug 文献速递 | 结合DL和生物网络先验知识,以提升模型的可解释性和预测能力
AI+Drug 文献速递 | ControllableGPT支持可控生成,在药物优化任务中具有精准生成和多目标优化的强大能力
AI+Drug 文献速递 | 介绍一种基于序列数据的深度学习框架,用于精准预测抗原-抗体相互作用并揭示其机制
AI+Drug 文献速递 | Adv. Sci. | MTSSMol,一种多任务自监督学习框架助力药物发现与分子性质预测
本地部署 Payara Server 公网访问
AI+Drug 文献速递 | Nat. Mach. Intell. | AI与物理结合的分子对接工具
AI+Drug 文献速递 | metaCDA通过元知识和自适应注意力聚合机制显著提升了circRNA-疾病关联预测的准确性
仅用500个分子数据,AI如何加速新药发现?
DeepSeek锐评 | AI分子生成
AI+Drug 文献速递 | DiffMS,一种基于扩散模型的条件分子生成框架,解决了质谱解析中的分子结构生成问题
AI+Drug 文献速递 | ParaSurf,一种基于深度学习的表面特征提取模型,用于预测抗体与抗原结合位点
AI+Drug 文献速递 | TRACER通过结合反应感知的分子生成和强化学习,显著提升了分子设计的合成可行性和优化效率
AI+Drug 文献速递 | TopMT-GAN是一种新型3D拓扑驱动生成模型,用于高效且多样化的基于结构的配体设计
AI+Drug 文献速递 | 适当的位置编码和分子表示可显著提升BERT模型在化学性质预测中的泛化能力和准确性
AI+Drug 文献速递 | 通过多种RL扩展组件可以显著提升REINFORCE算法在药物设计中的应用效果
AI+Drug 文献速递 | 利用潜在扩散模型设计多样且高效的抗菌肽,有效应对耐药性挑战
AI+Drug 文献速递 | AI与物理学携手,开启药物设计新纪元
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