“AI for Science”作为科研范式的重大改变,给生命科学机理探索和药物研发带来变革性的洞见和视角的同时,也带来更丰富的研究工具和研究方法。以计算生物、计算机辅助药物设计(CADD)、AI药物发现(AIDD)为代表的计算驱动手段相继在生物机理的探索、靶标发现和精准医疗、药物发现与设计等领域取得了显著的进步。AI4S与生物计算分论坛,聚焦探索AI与生命科学、药物研发的深度融合,报告嘉宾...
文章来源于微信公众号:科学智能AISI8月8日-8月11日,2022中关村论坛系列活动——首届科学智能峰会隆重召开。本届峰会由北京科学智能研究院(AISI)主办、北京深势科技有限公司承办,中关村论坛执行委员会办公室、中关村科学城管理委员会为指导单位。峰会主题为“AI for Science:共创新未来”,旨在深刻剖析AI for Science的发展趋势,探索AI与基础科学的深度融合。峰会吸...
7月28日,2022全球数字经济大会人工智能专场论坛在国家会议中心举办。论坛以“人工智能驱动未来产业”为主题,来自相关部门和科技机构负责人、两院院士、中外科研专家、人工智能领域企业家百余人围绕人工智能技术赋能数字经济、推动未来产业创新发展、助力北京国际科技创新中心建设等内容展开交流研讨。中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南以“AI for Science——为生物制药带来的新机遇”为主...
7月8日晚22:30,北京大数据研究院院长鄂维南院士受邀在2022年的国际数学家大会上作一小时全会报告,成为中国大陆的第三位“一小时报告人”。2022年7月6日至14日,第29届国际数学家大会(International Congress of Mathematicians,ICM)于线上举行。国际数学家大会由国际数学联盟(International Mathematical Union,I...
一、本文贡献1.网络通过提取显著性区域并融合这些区域特征,以同时学习局部和全局的特征2.通过混杂来自负例的注意力特征来增强网络对于每个注意力区域的学习3.网络得到了 SOTA 的结果二、动机细粒度分类任务与常规的分类问题不同,它希望分类器能够看到不同类别之间的细微差异。当前流行的细粒度方法通常从两个方面设计以洞察到更加细微的特征:“更有区分度的表征学习”与“定位特征显著的部分”。然而,学习更...
编者按深势科技作为“AI for Science”科学研究范式的先行者,致力于运用人工智能和分子模拟算法,结合先进计算手段求解重要科学问题,为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。深势科技是国家高新技术企业、北京市“专精特新”中小企业,总部位于有“中国硅谷”之称的北京市中关村地区,同时在上海、深圳、海口等城市布局研发中心。科研技术团队由院...