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DGCL：双图神经网络对比学习引领分子性质预测新篇章
在化学领域，分子性质的预测一直是研究的热点与难点。随着人工智能技术的不断发展，尤其是图神经网络（GNN）和自监督学习（SSL）的兴起，这一难题正...
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AI加速绿色氢能革命：新催化剂发现仅需数天
在能源转型的浪潮中，氢能以其独特的优势被誉为“21世纪的终极能源”。其重量轻、发热值高、清洁低碳且可回收利用的特性，使得氢能成为未来能源体系中的...
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西湖大学卢培龙团队突破：精确从头设计异手性蛋白复合物，开启镜像蛋白研究新篇章在生物科学的浩瀚星空中，蛋白质作为生命活动的基本承担者，其设计与合成一直是科学家们不懈探索的领域。近日，西湖大学卢培龙团队携手清华大学刘磊团队，...
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深度学习：革新药物心脏毒性预测的新篇章
药物研发是一项充满挑战与风险的领域，尽管科学家们投入大量时间与资源，但仍有高达90%的药物因无法通过临床试验而宣告失败。其中，药物的心脏毒性是一...
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NeuralGCM：革新气候预测的机器学习新纪元在地球变暖成为全球关注焦点的今天，精确预测气候变化及其影响成为了科学界亟待解决的重大课题。传统基于物理的气候模型（GCM，全球气候模型）在预测大...
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多模态特征提取：揭示蛋白质与配体结合亲和力的新篇章在药物研发这一复杂而精细的领域，准确预测蛋白质与配体的结合亲和力是药物筛选和优化的核心环节。这一过程的成功不仅关乎新药发现的效率，还直接影响到药...
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探索人工智能在3D医学图像分割中的革新与挑战在现代医疗科技领域，人工智能技术的应用正迅速成为推动进步的关键力量。特别是在3D医学图像分割领域，AI技术展现出巨大的潜力和挑战。医学图像分割在...
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拓扑Transformer模型TopoFormer：革新药物研发的智能钥匙在药物研发的浩瀚征途中，每一步都充满了挑战与未知。从发现潜在的治疗靶点，到筛选出有效的药物分子，再到通过临床试验验证其安全性和有效性，这一过程往...
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糖与蛋白质的“隐秘对话”：DeepGlycanSite如何揭示生命之谜在生命的复杂舞台上，糖类与蛋白质之间的相互作用犹如一场精心编排的舞蹈，其背后的每一个细微动作都可能对生物体的生理与病理过程产生深远影响。然而，糖...