神经网络打开理解电子相互作用新窗口
据9日《科学》杂志发表的一篇论文，人工智能企业“深度思维”的新研究表明，神经网络可用于构建比以前更准确的电子密度和相互作用图。该研究有助于科学家更好地理解将分子结合在一起的电子之间的相互作用，还显示了深度学习在量子力学水平上准确模拟物质的前景，使研究人员能够改进计算机设计，在纳米级水平探索有关材料、
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FDA基于DL的自然语言处理方法，识别定向药代动力学药物相互作用
编辑 | 萝卜皮在药物开发过程中，收集有关药物（对象）由于与另一种药物（沉淀剂）的药代动力学（PK）药物相互作用（DDI）而导致的临床暴露变化的信息至关重要。虽然已经发布了许多用于 DDI 的自然语言处理 (NLP) 方法，但大多数方法旨在评估文本中是否存在（以及何种）DDI 关系，而不识别 DDI
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谷歌AI药物研发模型AlphaFold重磅升级：预测所有生命分子的结构和相互作用
5月8日，谷歌宣布，旗下AI研究实验室谷歌DeepMind以及致力于以AI方式提升药物发现的谷歌姊妹公司Isomorphic Labs联合开发了新的AI模型——AlphaFold 3，称是一种“革命性
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谷歌革命性AI模型登上Nature：成功预测所有生命分子结构和相互作用！
由Google DeepMind与Isomorphic Labs联合研发的新一代人工智能模型AlphaFold 3，登上了权威科学期刊Nature。
