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大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现

MISATO是一个专为结构化药物发现设计的机器学习数据集,包含高质量的蛋白质-配体复合物数据。数据集涵盖了19000多个配体的量子力学计算结果和16000多个蛋白质-配体结构的分子动力学模拟。MISATO旨在提高配体分子精确度、合理表示系统动力学,并促进创新AI药物发现模型的开发。研究人员可免费下载MISATO数据集,使用提供的PyTorch数据加载器进行AI训练和预测。

datasets - Unsplash开放数据集 海量图片与搜索数据资源
GithubUnsplash Dataset图像库图片数据集开源数据开源项目数据研究
Unsplash Dataset是一个开放的图片和数据资源库,汇集了全球35万多名摄影师的贡献。它包括Lite和Full两个版本,分别提供2.5万张自然主题图片和540万张高质量图片。这些数据集还包含大量关键词和搜索数据,为图像研究和机器学习提供了丰富素材。研究人员可免费用于非商业性项目,探索图像、关键词和搜索行为之间的关联。
Misora AI - 智能AI搜索引擎 快速准确获取信息
AI工具AI应用Misora AI快速回答数据库用户指南
Misora AI作为一款免费AI搜索引擎,提供快速准确的搜索结果。该平台能在短时间内生成答案,并具备数据库架构规划等高级功能。Misora AI致力于帮助用户高效获取信息、解决复杂问题,适用于日常查询和专业任务。作为一个强大的AI辅助工具,Misora AI能满足多样化的信息需求,成为知识获取和问题解决的有力支持。
esm2_t12_35M_UR50D - ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型
ESM-2GithubHuggingface人工智能开源项目掩码语言建模模型生物技术蛋白质模型
esm2_t12_35M_UR50D是ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型,采用12层结构,包含3500万个参数。该模型基于掩码语言建模训练,适用于多种蛋白质序列相关任务的微调。作为ESM-2系列中的小型模型,它在保持性能的同时大幅降低了资源需求,为蛋白质研究提供了高效工具。此模型特别适合资源受限环境,在各类蛋白质序列分析中展现出良好的应用价值。
esm2_t33_650M_UR50D - ESM-2蛋白质语言模型用于多种序列分析任务
ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学自然语言处理蛋白质模型
esm2_t33_650M_UR50D是ESM-2系列中的一款蛋白质语言模型,采用掩码语言建模方法训练。该模型包含33层网络结构和6.5亿参数,适用于蛋白质功能预测、结构分析、蛋白质折叠预测、突变效应分析等多种序列输入任务的微调。作为中等规模的模型,它在性能和资源需求间取得平衡,为蛋白质研究提供实用工具。
foldseek - 高效精准的大规模蛋白质结构比对工具
FoldseekGithub开源项目结构搜索结构聚类蛋白质复合物蛋白质结构比对
Foldseek是一款用于大规模蛋白质结构集比对的开源工具。它能快速、敏感地比较海量蛋白质结构,支持对AlphaFoldDB和PDB等数据库进行搜索。Foldseek提供命令行界面和网页服务器,可进行结构搜索、聚类和多聚体比对。采用创新的3Di+AA结构对齐算法,在保证准确性的同时显著提升速度。Foldseek为结构生物学研究提供高效可靠的计算支持,助力蛋白质结构分析。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型 快速训练的开源研究工具
GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理
LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发,采用课程学习方法训练,能处理多种医学图像类型,如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异,为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是,这是一个仅用于研究目的的开源项目,仅支持英语处理,不适用于临床环境。
datasets - 最大的 ML 模型即用型数据集中心,具有快速、易用且高效的数据操作工具
APIApache ArrowGithubHugging Face开源项目数据集机器学习
🤗 Datasets是一个高效的轻量级数据处理库,支持一行代码完成数据集的下载和预处理。库支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架,并提供智能缓存及大规模数据集的流式处理,有效减轻内存限制的压力,简化机器学习和数据分析的前置工作。
ml-visuals - 免费获取开源机器学习视觉素材
GithubGoogle幻灯片ML Visualsdair.ai开源项目机器学习科学传播
ML Visuals 是由 dair.ai 社区发起的开源项目,提供超过100个由社区贡献的专业视觉和图形资料,用于支持科学交流。这些资源可用于机器学习演示或博客文章,广泛应用于学术研究和教学等多种场景。
ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练
AI Audio DatasetsAI model trainingAIGCGenerative AIGithub开源项目音频应用
AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集,适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集,如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等,覆盖多种语言和情感,适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统,提升AI音频技术的应用和开发水平。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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