在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而，卷积操作作为 CNN 的核心计算单元，其计算量巨大，消耗大量的时间和...

在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，处理长序列数据一直是深度学习的核心挑战。传统的循环神经网络 (RNN) 及其变体 (LSTM、GRU) 存在梯度消...

深度学习生成不变表征、传感器可靠性评估以及高效地图表征，共同造就了Astro卓越的空间智能。

大环类化合物通常含有十二元环及以上的环状结构，其结构介于小分子和生物抗体药类大分子之间，这些化学结构能够与蛋白质形成较大的接触界面，相比分子量相当的直链化合物，...

近日，山东大学（威海）柳军涛课题组在《Genome Biology》期刊上发表了题为《SpatPPI: a geometric deep learning mo...

将AI方法应用于MD模拟仍处于早期阶段，目前主动学习(AL)扮演着最重要的角色。AI有望显著提升MD的计算效率，并改进蛋白-配体结合能的计算(图3)。潜在应用包...

蛋白质–蛋白质相互作用（PPI）对生物功能至关重要。尽管基于协同进化分析和深度学习的蛋白质结构预测方法已在细菌和酵母中实现了大规模互作预测，但在更复杂的人类蛋白...

近年来，随着计算能力的提升和海量数据的积累，人工智能尤其是深度学习技术在分子对接领域迅速崛起。通过深度学习强大的学习和处理能力预测结合构象与自由能，绕过传统方法...

小细胞肺癌（SCLC）是一种恶性程度极高的肺癌亚型，具有高侵袭性、预后差的特点，占所有肺癌病例的15%。准确的亚型和风险分层对SCLC的预后和临床决策至关重要，...

多元链式方程插补（MICE）是一个强大的框架，用于填补缺失值，同时最大限度地减少插补过程中的偏差和不确定性。

在2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上提出的一篇论文中，我们介绍了一种新的图像分割方法，该方法能够跨不同数据集和任务进行扩展。传统分割模型虽然在孤立...

这些都离不开同一个核心技术——实时视频目标检测（Real-time Video Object Detection）。

而今年，这份被誉为“AI行业的年度百科”的报告，给出了一个颇冷的诊断结论：“我们以为AI变聪明了，其实很多时候只是更会考试了。”

《Dive into Deep Learning》是一本开源的交互式书籍，通过统一的教学媒介深入讲解深度学习的思想、数学理论和实现代码。该书最初使用Gluon接...

深度学习在自然语言处理任务中非常成功，但在信息检索任务（如产品发现）中效果较差，主要原因是缺乏负训练样本。虽然容易训练模型理解“Fire HD 10”查询匹配同...

某中心庞大的商品目录使得以无数种方式个性化客户的购物体验成为可能。当某中心商店预测您回来购买您的狗喜欢的零食时，您在主页上看到这个选项并不奇怪。但也可能有类似品...

近年来，研究重点集中在自然语言生成领域。在机器学习峰会上，将讨论生成语言时控制参数相关选择的必要性。生成语言的程序必须决定如何表达信息，例如确定传达什么内容、使...

本研究对Ultralytics YOLO26进行了全面分析，重点阐述其关键架构改进及实时边缘物体检测性能基准测试。YOLO26于2025年9月发布，作为YOLO...

在这个“万物皆可大模型”的时代，似乎无论什么任务都能一句“上LLM”解决。图像识别？让多模态大模型来。文档解析？让GPT系列试试看。