高内容筛查中的弱监督跨模型学习

该文章介绍了一种新的药物发现方法，利用图像数据和分子表示学习跨模态表示。作者提出了两种创新的损失函数 EMM 和 IMM，并通过在跨模态检索上对比已知基准线，证明了该方法的有效性。此外，作者还提出了用于 JUMP-CP 数据集的预处理方法，将所需空间从 85Tb 缩减到可用的 7Tb。