还在为深度学习开发框架选择而烦恼？试试PyTorch技术文档！它来自Facebook人工智能研究院（FAIR），专为深度学习打造。文档详细介绍了动态图机制，构建模型超灵活，实验迭代超快速。张量操作、神经网络层、优化器等模块讲解全面，GPU加速让计算效率飙升。还有丰富的生态系统，像计算机视觉的TorchVision、自然语言处理的TorchText 。无论你是新手入门，还是经验丰富的开发者，这份文档都能成为你的得力助手，赶紧来探索深度学习的无限可能！
药物分子生成是药物研发中的核心环节，其目的是设计出具有特定药理活性和良好药代动力学性质的新型药物分子。这一过程传统上耗时长、成本高，并伴随着大量的实验和筛选工作。然而，随着人工智能技术特别是深度学习的发展，新的药物分子生成方法为药物研发带来了革命性的变革。
Transformer架构，最初在自然语言处理领域取得巨大成功，如今已被证明在药物分子生成方面具有独特的潜力。该架构的核心是其强大的序列建模能力，尤其是多头自注意力机制，它能够捕捉到序列中字符或元素之间的长距离依赖关系。通过这种机制，Transformer能够学习到药物分子表示，如SMILES字符串中复杂的模式和规律，并生成结构合理的药物分子。
基于Transformer的TransORGAN模型，正是在这样的背景下被提出来解决药物分子生成的挑战。TransORGAN模型采用了Transformer编码器和解码器的经典设计，并在模型中加入了输入嵌入层、生成器和解码器。输入嵌入层负责将SMILES字符串中的字符转换成低维向量表示；Transformer编码器对这些嵌入向量进行特征提取和转换；生成器根据编码器的输出生成潜在的分子表示；解码器再将潜在分子表示转换回SMILES字符串。
在模型的具体实现上，TransORGAN使用了PyTorch框架，这是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的深度学习框架。PyTorch以其动态图机制著称，使得模型构建和实验迭代变得极其灵活和快速。张量操作、神经网络层和优化器等模块都得到了全面的讲解，同时GPU加速功能显著提升了计算效率。此外，PyTorch拥有丰富的生态系统，包括TorchVision和TorchText等库，分别支持计算机视觉和自然语言处理的深度学习应用，为开发者提供了强大的支持。
TransORGAN模型在ZINC数据集上的实验验证进一步证实了其在药物分子生成中的有效性。ZINC数据集包含了大量的药物分子，是评估相关模型性能的重要资源。通过在ZINC数据集上的应用，TransORGAN模型展示了其在药物分子生成上的高效率和准确性，为未来的药物研发工作提供了新的范式。
总结而言，随着深度学习技术的不断进步，特别是PyTorch这类先进框架的出现，基于Transformer的TransORGAN模型为药物分子生成领域带来了创新的方法。通过高效准确地生成新的药物分子，TransORGAN有望显著提升药物研发的效率和成功率，并在未来为更多难治性疾病的治疗提供新的药物选择。
2025-04-11 21:19:50
250KB
1
基于spring boot的020药品配送系统，采用线上下单线下配送方式。使用B/S架构在药店配送管理系统实现了分店管理员、工作人员、用户、配送员、药物信息、药品订单、配送订单、完成订单、在线留言等的功能性。研究内容包括：药物信息、药品订单、配送订单、完成订单等方面进行了研究。系统以当前应用最为广泛的Java语言为基础，结合了目前应用最为广泛的嵌入式嵌入式平台，集成了B/S体系结构。数据库选择简便高效的MySQL，springboot框架。在药店配送管理系统进行管理，不仅可以解除时间空间的束缚，还可以节省人力成本，将数据和库存一目了然地呈现在眼前，方便管理，整个系统操作简便，界面亲切，实用性，安全，高效率，能准确完成操作，实现系统的全过程[3]。系统是用Java语言编写的，系统使用的环境变量为jdk1.8[4]。编译器用的是Eclipse，系统采用springboot框架技术，采用Maven管理jar包，后台数据来自数据库mysql。
2024-04-03 14:59:39
49.29MB
1
计算机辅助药物设计自20世纪60年代被提出，以计算化学、计算机科学和生物学等学科为基础，对靶标蛋白质与配体药物的结合过程进行计算模拟、预测，评估药物分子结构与其生物活性、毒性和代谢等性质的相互作用，进行药物分子的发现与优化。高通量技术的发展和应用产生了丰富的药物、疾病、基因和蛋白质等数据，使得开展人工智能药物发现成为可能。近年来，以Google公司AlphaFold为代表的人工智能系统在生命科学领域取得了重要图谱，推动了人工智能等关键领域在药物研发上的应用。
本白皮书收集了国内外关于人工智能和药物发现交叉领域研究的最新成果，值得学习和研究人工智能驱动药物发现的同行深入学习，希望能有更多一类创新药物发现！
2022-12-16 11:25:53
2.72MB
1
人工智人-家居设计-核-壳型无机聚电解质杂化载体的可控 制备及智能药物释放.pdf
2022-07-11 19:05:55
2.4MB
人工智人-家居设计-核-壳型无机聚电解质杂化载体的可控制备及智能药物释放.pdf
2022-07-11 19:05:53
2.4MB