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通过鲁棒关键微调提升对抗训练模型的泛化性
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朱凯捷(中科院自动化所)
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自然语言大模型 :GLM 通用语言模型的训练与微调
大数据与人工智能时代的中医药
图神经网络天生有更好的可泛化性:连接 MLP 和 GNN
生物医药大数据与人工智能大模型
预训练-微调范式下的主动学习
面向预训练模型的对抗样本
动态蛇形卷积用于管状结构分析
通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习
图神经网络的分布外泛化
基于预训练的蛋白质工程通用人工智能
双管齐下,多人动作预测中的双流Transformer模型
借助大型语言模型知识的数据高效学习方法
何时需要图预训练?从数据生成的角度的回答!
基于AI的药靶作用预测
基于人工智能的药物成药性评估及智能优化研究
空间模式和共定位的可扩展和无模型检测
深度强化学习的安全性和鲁棒性
利用鲁棒机器学习深入了解阿尔茨海默病亚型
何时需要图预训练?从数据生成的角度的回答!
整体预训练的视觉 Transformer 架构
人工智能赋能新药研发:原理和应用
DropMessage: 提升模型鲁棒性的随机删减方法
大模型时代医药大数据和医疗AI的创新应用
人工智能大语言模型在药物设计中的应用
分子图分布外泛化与因果不变性
神经免疫学的力量:从免疫学角度解码阿尔兹海默病
多域泛化在医疗健康任务中的应用
改良型新药制剂关键技术及案例分析
MM-Diffusion 模型引领音视频生成
RIFormer:无需令牌混合器的视觉骨干模型
靶向多肽核药-现状与机遇
基于深度学习的药物相互作用预测方法研究
以文本大模型为引领的通用人工智能
第五讲 细胞信号通路与肿瘤
国家自然科学基金项目申报书的精雕细琢
新药发现和药物靶点-药物靶点概述,新药发现的基本步骤
面向药物研发的多模态大模型
靶向蛋白降解分子设计和新药发现
基于信息熵对抗优化的深度自适应图像隐写算法设计
新型CAR-T设计助力实体瘤治疗