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公众号/ ScienceAI（ID：Philosophyai） 抗体（粉色）与流感病毒蛋白（黄色）结合（艺术构 […]

该研究以「Codon language embeddings provide strong signals for use in protein engineering」为题于 2024 年 2 月 23 日发布在《Nature Machine Intelligence》。

普林斯顿大学机械与航空航天工程教授、该研究的作者之一 Egemen Kolemen 表示，这些发现「绝对」是核聚变向前迈出的一步。

该研究以「Explainable machine learning for profiling the immunological synapse and functional characterization of therapeutic antibodies」为题，于 2023 年 11 月 30 日发布在《Nature Communications》。

「这里的见解是，我们可以看到模型正在学习什么，以做出某些分子将成为良好抗生素的预测。从化学结构的角度来看，我们的工作提供了一个具有时间效率、资源效率和机械洞察力的框架，这是我们迄今为止所没有的。」麻省理工学院医学工程与科学研究所（IMES）和生物工程系医学工程与科学 Termeer 教授 James Collins 说道。

该研究以「DeepDelta: predicting ADMET improvements of molecular derivatives with deep learning」为题，于 2023 年 10 月 27 日发布在《Journal of Cheminformatics》。

公众号/ ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮 机器学习方法，特别是在大型数 […]

PENCIL的分类模式识别特定表型富集的亚群，与差异丰度测试算法具有相同的应用。然而，基于监督学习的 PENCIL 框架提供了一种更灵活的方式来同时选择基因和识别亚群。为了证明这一独特的特征，与其他方法进行比较的模拟被设计为需要基因选择。

药物-靶标相互作用 (DTI) 预测在药物发现和重新定位中起着重要作用。

在这里，Meta AI 团队和纽约大学的研究人员展示了，使用大型语言模型从主序列直接推断结构，可以在高分辨率结构预测中实现一个数量级的加速。

有的蛋白质在基态结构中缺乏 Pocket，因此被认为是「不可成药的蛋白质」。

脑机接口通常依靠电生理信号来解释和传输神经信息。然而，在生物系统中，神经递质是基于化学的中间神经元信使。这种不匹配可能会引起对传输信息的错误解释。

虽然缩小场效应晶体管的尺寸对于提高计算效率是非常有效，但当接近纳米级时，Si/SiO2 界面处的量子隧穿会带来新的问题。

空间分辨转录组学的最新进展使得能够全面测量基因表达模式，同时保留组织微环境的空间背景。破译组织中斑点的空间背景需要仔细使用它们的空间信息。

蛋白质设计一直依赖于结构功能与蛋白序列的对应关系。

哈佛大学团队新近开发出一种微型外科机器人，它只有网球大小，仅有 1 枚硬币的重量，但是它成功地完成了一项困难的模拟手术任务。

Dojo神经网络训练计算机的目标是以更低的成本实现性能提升一个数量级。

可解释性AI(XAI)是人工智能研究的一个分支，它的关注点在于如何提升人工智能之于人类的可信任度。

长期以来，外界都在猜测Facebook究竟利用AI做些什么。

学历是不是 AI 从业者的门槛？至少在特斯拉，学历不是那么重要。

在此后的三年里，这家公司一直很低调。但最近，他们带着一款名为 TSP 的芯片架构出现在公众视野里。

我坐在老板的办公室里，向他简要介绍我们新报表的情况，这将极大地增加组织中每个成员对数据的访问。

这些是我对处于早期阶段的公司或非营利组织提出的关于机器学习应用场景的建议。

连续两年成为该赛事上全球表现最佳的公司。

今日，ECCV 2018 COCO + Mapillary 联合挑战赛结果公布，来自国内的旷视科技、港中文 – 商汤联合实验室、北邮、滴滴等团队获得了这一挑战赛全部六大赛项的第一名。