在AI领域，一夜之间风云突变。微软、英伟达、亚马逊等科技巨头纷纷接入中国团队研发的DeepSeek模型，这一事件不仅让从业者感受到了前所未有的压力，也让普通民众开始意识到中国...
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DeepSeek崛起：中国AI挑战美国领先地位
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AI实验室copilot自动化科研，AMD联手约翰霍普金斯大学：成本节约84%！
在科学研究领域，特别是机器学习的探索过程中，资源的高效利用和时间管理一直是研究者面临的重要挑战。随着大型语言模型（LLMs）的发展，自动化科学研究成为可能，但现有的研究工具通...
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迎接2025年：人工智能引领的新时代变革随着科技的飞速发展，我们正站在新时代的门槛上，准备迎接由人工智能（AI）驱动的深刻变革。美国《福布斯》杂志的一篇文章《人人都必须为2025年的十大人工智能趋势做好准备》为我们...
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人工智能时代的计算化学实验：量子化学与机器学习的融合
在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）与机器学习（ML）正以前所未有的速度重塑着各行各业，化学科学也不例外。2024年5月，多伦多大学Alán Aspuru-Guzik课题...
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北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白
在科学研究和技术发展的浪潮中，周期性现象作为自然界和人类社会的普遍规律，一直备受关注。从天文学中的行星运动到经济学中的商业周期，周期性无处不在，深刻影响着我们的生活和思考方式...
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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，这一难题正逐步被攻克。近日，中山大学邹青...
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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重要一环。然而，氢能的大规模应...
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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，在《Cell Research...
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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个尤为棘手的问题，不少药物在上...
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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）在预测大气、海洋、冰层等复杂系统时虽已...
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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，还直接影响到药物的有效性和安全性。然而，传统...
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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。医学图像分割在诊断、手术规划和疾病监测等一系...
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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，这一过程往往耗时漫长且成本高昂。然而，随...
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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，糖类分子的多样性和复杂性，使得科...
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千脑计划：模拟人类大脑皮层，开启AI新纪元随着科技的飞速发展，人工智能已成为当今时代的热门话题。然而，目前主流的深度神经网络虽然取得了显著成就，但也面临着能耗高、稳定性差等问题。为了解决这些挑战，一项名为“千脑计划”...
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从大型语言模型到大脑语言理解：探索话语理解的神经机制
随着科技的飞速发展，人工智能领域取得了令人瞩目的成就。在这其中，大型语言模型（LLMs）以其卓越的性能和广泛的应用前景，成为了当前研究的热点。然而，尽管LLMs在文本生成、语...