用于形狀精確三維感知圖像合成的著色引導生成隱式模型|NeurIPS2021
編譯 |莓酊編輯 | 青暮生成輻射場的發展推動了3D感知圖像合成的發展。由于觀察到3D對象從多個視點看起來十分逼真,這些方法引入了多視圖約束作為正則化,以從2D圖像學習有效的3D輻射場。盡管取得了進展,但由于形狀-顏色的模糊性,它們往往無法捕獲準確的3D形狀,從而限制了在下游任務中的適用性。在這項研
編譯 |莓酊編輯 | 青暮生成輻射場的發展推動了3D感知圖像合成的發展。由于觀察到3D對象從多個視點看起來十分逼真,這些方法引入了多視圖約束作為正則化,以從2D圖像學習有效的3D輻射場。盡管取得了進展,但由于形狀-顏色的模糊性,它們往往無法捕獲準確的3D形狀,從而限制了在下游任務中的適用性。在這項研
編輯 | 2049想象一下,如果開發一款新藥就像積木搭建一樣,可以自由組合不同的分子部件,并準確預測它們與目標蛋白質的結合效果。這聽起來可能很科幻,但最新發表的研究讓這一愿景更近了一步。瑞士聯邦理工學院(EPFL)、劍橋大學、康奈爾大學、牛津大學的聯合研究團隊開發的AI系統 DiffSBDD ,就像
物質中電子的排列(稱為電子結構)在藥物設計和能量存儲等基礎研究和應用研究中發揮著至關重要的作用。不同應用的建模和模擬主要依賴于密度泛函理論(DFT),它已成為預測物質電子結構的主要方法。雖然 DFT 計算非常有用,但其計算尺度限制了它們只能用于小型系統。
有點恐怖。現在,AI只需隨意一張照片,就能知道你在哪里,而且是可以精確到經緯度的那種!
編輯 | 蘿卜皮近年來,基因編輯技術以及各種基因治療方法使科學家能夠改變活細胞內的基因。然而,只影響特定細胞類型或組織中的基因,而不是影響整個生物體的基因,一直很困難。部分原因是人們對控制基因表達和抑制的 DNA 開關 [即順式調控元件 (CRE)] 的理解仍面臨挑戰。杰克遜實驗室(JAX,The
十月三十日,陜西省中醫醫院醫護人員在用機器人為患者做康復治療。 10月28日,在陜西省中醫醫院國家中醫康復中心的治療室,一款機器人吸引了患者的目光。這款機器人根據中醫艾灸原理,將艾條在燃燒過程中
證券之星消息,根據企查查數據顯示四方股份(601126)新獲得一項發明專利授權,專利名為“基于深度學習的機械隔離刀閘的狀態精確判斷方法及系統”,專利申請號為CN202011428510.0,授權日為2024年7月5日。專利摘要:一種基于深度學習的機械隔離刀閘狀態精確判斷方法及系統,方法包括以下步驟:
OpenAI首席執行官SamAltman首次出席美國國會聽證會。OpenAI首席執行官SamAltman。IC 資料圖當地時間5月16日,美國國會舉行AI主題的聽證會,OpenAI的首席執行官SamAltman首次赴國會聽證,呼吁政府為AI系統制定安全標準,并提出“政府的監管干預至關重要”。Open
編輯 | 蘿卜皮深度生成模型在藥物從頭設計領域受到廣泛關注。然而,針對新靶點合理設計配體分子仍然具有挑戰性,特別是在控制生成分子的性質方面。在這里,受到 DNA 編碼化合物庫技術的啟發,湖南大學和西安電子科技大學的研究人員提出了 DeepBlock,這是一種基于塊(block)的配體生成深度學習方法