MAPE-PPI

基于微环境感知的蛋白质相互作用预测新方法

MAPE-PPI 蛋白质相互作用预测微环境感知蛋白质嵌入深度学习 Github 开源项目

MAPE-PPI项目开发了一种基于微环境感知蛋白质嵌入的方法，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用。该方法在多个数据集上进行了测试，显示出良好的性能。项目提供预训练模型和使用指南，涵盖环境设置、数据处理和模型训练等内容，便于研究人员复现和拓展。这一新方法为蛋白质相互作用预测研究提供了创新思路。

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论文

介绍相关项目

Scientific-LLM-Survey - 生物化学领域科学大语言模型研究综述

Github化学医学大语言模型开源项目生物学科学

Scientific-LLM-Survey项目系统梳理生物化学领域科学大语言模型研究进展。涵盖文本、分子、蛋白质和基因组语言模型,以及多模态模型的最新发展。项目收录关键论文,提供数据集和基准测试资源,为该领域研究提供全面参考。

Learning-Scientific_Machine_Learning_Residual_Based_Attention_PINNs_DeepONets - 物理信息机器学习在科学计算中的应用与进展

DeepONetsGithubPIMLPINNsRBA开源项目物理信息机器学习

本项目聚焦物理信息神经网络(PINNs)、DeepONets和基于残差的注意力机制(RBA)等科学机器学习技术。内容涵盖从基础概念到高级应用的教程，包括函数逼近、ODE/PDE求解与发现等。项目呈现了PINNs领域的最新研究成果，尤其是RBA在提升性能方面的应用。这些资源对于物理信息机器学习领域的研究人员和工程师具有重要参考价值。

PaCMAP - 高效保留数据局部和全局结构的降维可视化工具

GithubPaCMAP全局结构可视化局部结构开源项目降维

PaCMAP是一种创新的降维算法，专注于高维数据的可视化。通过优化邻居对、中距离对和远距离对三种点对关系，PaCMAP能同时保留数据的局部和全局结构，突破了传统方法仅关注单一结构的局限。该算法已在机器学习权威期刊JMLR发表，并提供Python和R语言接口，适用于多领域的高维数据可视化分析。PaCMAP在MNIST等多个数据集上展现出优秀的性能，为数据科学家提供了强大的可视化工具。

scGPT - AI单细胞多组学基础模型

GithubscGPT单细胞多组学在线应用基因表达调控网络开源项目预训练模型

scGPT是一个基于AI的单细胞多组学研究基础模型，提供丰富的预训练模型和在线应用程序。该平台支持基因调控网络分析、细胞类型注释及多组学集成，适用于处理大规模细胞数据集，如全人类及特定器官细胞。此外，其零样本学习和快速参考映射功能，加上不断更新的训练模型，保障了其在多种研究任务中的应用前沿性和广泛适用性。

PubCompare - 实验协议智能搜索与分析系统

AI工具PubCompare实验协议文献比较研究方法科研工具

PubCompare整合了超过4000万个实验协议的数据库和搜索功能。通过人工智能技术，该平台能快速对比和评估协议的相关性及引用情况。系统提供智能注释、关键步骤分析和可重复性评估等功能，有助于降低实验失败率，提升研究效率。PubCompare为研究人员提供丰富的协议资源和分析工具，支持制定更为可靠的实验方案。

pai - 兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台

AI平台GithubKubernetesMicrosoftOpenPAI开源项目深度学习

OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台，支持本地、混合和公共云部署，兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验，提供从训练到部署的完整解决方案，适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理，并提供丰富的扩展和定制功能。

papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用

Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计

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。

MEEE - 模型集成探索与利用强化学习算法

GithubMEEEMuJoCo代码复现开源项目强化学习模型集成

MEEE是一个开源项目，提出了基于模型集成的探索与利用方法，旨在提高强化学习的样本效率。该项目基于MBPO代码库开发，实现了相关论文中的实验。MEEE提供了详细的安装说明、使用指南和日志记录方法，支持在MuJoCo环境中进行实验。通过创新的模型集成策略，MEEE平衡了探索和利用，有效提升了强化学习算法的性能和效率。

honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器

GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉

Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。

pogema - 多智能体路径规划的灵活环境平台

GithubPOGEMA多智能体寻路开源项目强化学习网格环境部分可观测

POGEMA是一个专为部分可观测多智能体路径规划(PO-MAPF)研究设计的网格环境平台。该平台具有灵活性、可调节性和可扩展性,支持多种PO-MAPF场景。POGEMA允许智能体在网格中移动并避免碰撞,提供随机地图生成和自定义地图输入功能。此外,POGEMA与多个主流强化学习框架兼容,便于研究人员创建实验环境,探索分布式决策和多智能体协作导航等问题。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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