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中科大蒋彬课题组开发 FIREANN，分析原子对外界场的响应
中国科学技术大学的蒋彬课题组在原子环境的描述中引入了场相关特征，开发了 FIREANN，对周期系统和非周期系统随外场的变化进行准确预测，为强场诱导效应的研究提供了有力工具。本文是对实验过程的解读与分享
2023-11-27 17:32:18
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华中科技大学李松课题组，利用机器学习预测多孔材料水吸附等温线
华中科技大学的李松课题组，建立了一个两步机器学习模型，训练 AI 通过材料的结构参数预测水吸附等温线参数和后续应用性能。
2023-11-23 15:57:57
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华东理工团队开发 Macformer，加速大环类药物发现
华东理工大学的研究团队基于 Transformer 开发了 Macformer。Macformer 成功将无环药物菲卓替尼大环化，得到了药效更强的新化合物，为药物开发提供了新方法。
2023-11-20 18:14:37
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30 位学者合力发表 Nature 综述，10 年回顾解构 AI 如何重塑科研范式
科学发现是一个复杂过程，涉及到几个相互关联的阶段，包括形成假设、实验设计、数据收集及分析。近年来，AI 与基础科研的融合日益加深，借助 AI，科学家得以加速科研进度、促进科研成果的落地。
2023-11-17 14:32:52
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当古老历史遇到前沿科技：助力破译希腊铭文，实现AI与人文共舞？
DeepMind 开发了 Ithaca，利用 AI 帮助人类学家完成文本修复、时间归因、地域归因三大任务。Ithaca 在任务中展现了优越的性能，且具有极佳的协同性。本文是对实验过程的解读与分享 →
2023-11-15 11:22:07
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周玉昆等人开发 RETFound 模型，用视网膜图像预测多种系统性疾病
来自伦敦大学学院 (UCL) 和 Moorfields 眼科医院的在读博士周玉昆等人，提出了一个视网膜图像基础模型 RETFound
2023-11-08 00:02:03
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FAST助力显微技术，“快速阅读”成为可能？
来自美国阿贡国家实验室的研究人员开发了快速自动扫描套件 (FAST)，允许 AI 自动识别扫描的位置，提升数据采集效率。
2023-11-07 07:59:38
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清华大学利用可解释机器学习，优化光阳极催化剂，助力光解水制氢
清华大学的朱宏伟课题组利用机器学习，对 BiVO4 光阳极系统进行了优化。机器学习可以基于以往的实验数据，找出光阳极、助催化剂和电解池之间的关系。
2023-11-03 16:47:05
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山东大学开发可解释深度学习算法 RetroExplainer，4 步识别有机物的逆合成路线
山东大学的魏乐义和电子科技大学的邹权课题组共同开发了 RetroExplainer。这一算法基于深度学习，通过 4 步分析进行逆合成预测，在 12 个基准数据集中的表现优于其他算法，提出的合成路线中
2023-10-26 14:44:12
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