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生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用

Generative AI Deep Learning molecular设计分子构象生成药物设计 Github 开源项目

此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。

alphafold - 突破性的蛋白质结构预测AI系统

AlphaFoldDockerGithub开源项目深度学习生物信息学蛋白质结构预测

AlphaFold是DeepMind开发的人工智能系统,可高精度预测蛋白质三维结构。系统支持单体和多聚体蛋白预测,并提供TM-score和对齐误差等评估指标。AlphaFold结合深度学习和基因数据库,在CASP14竞赛中获得重大突破。其开源代码和预训练模型为研究人员提供了强大的蛋白质结构分析工具,有助于推动生物学和医学研究进展。

best_AI_papers_2021 - 2021年AI领域的重要研究成果及其应用

Github人工智能图像生成开源项目深度学习神经网络计算机视觉

best_AI_papers_2021项目精选2021年AI领域的关键研究，涵盖从伦理到技术实用性的多方面进展。探索每项研究的创新及其未来影响，包括视频讲解与相关代码。

exploring-AI-optimization - 人工智能模型优化技术的精选学习资源

AI优化Github剪枝开源项目深度学习编译器蒸馏量化

Exploring AI optimization项目是一个聚焦AI优化技术的资源库，收录了量化、剪枝等领域的高质量论文、教程和课程。该项目每周更新AI优化领域的重要研究见解，为研究人员和开发者提供学习参考，推动AI技术发展。资源库开放社区贡献，鼓励知识交流与分享。

generative-ai - 生成式AI的多场景应用与技术实践

Generative AIGithubYouTubegenailangchain开源项目项目专有资源

项目提供了生成式AI多种应用场景和案例。通过项目树和YouTube视频教程，用户能够了解生成式AI的技术和最新进展。包含互动式笔记本、面试题、代码示例及资源链接，帮助学习者掌握生成式AI，并应用于文本生成、数据分析、代码编写等实际项目中。

data-to-paper - 涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程的AI研究框架

GithubLLMdata-to-paper可追溯性开源项目科研透明性

data-to-paper项目是一个完整的AI驱动研究框架，涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程。该项目指导每一步科学研究，包括数据注释、假设生成、文献搜索、数据分析、结果解释和论文撰写。通过引入人类互动，确保手稿的追溯性和科学价值。本平台适用于各种研究领域，支持开放和特定目标的研究模式，并提供用户互动的GUI应用。

ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准

ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目

ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务，从分子结构预测到反应产率预测，并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考，其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收，彰显学术影响力。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

guacamol_baselines - 化学生成任务评估基准模型集合

GithubGuacaMolSMILES基准模型开源项目机器学习生成化学

GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器，便于研究人员部署和比较各类生成模型。

Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising - 搜索推荐广告领域深度学习论文精选集

Github嵌入技术广告系统开源项目推荐系统搜索引擎深度学习

DMFF - 革新分子模拟和力场参数化的全可微分子力场

DMFFGithub分子力场参数优化开源项目机器学习自动微分

DMFF是一个基于Jax的Python包，实现全可微分子力场模型。它简化力场参数化，支持点电荷和多极化模型，适用于水、生物大分子和有机聚合物系统。DMFF集成自动微分技术和AI优化，支持GPU加速，为分子系统研究和力场开发提供高效工具。

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