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建模
相关的文章：本列表汇集了最新的建模研究，涵盖蛋白质结构、用户界面、车辆信号数据等多个领域，展示了建模技术在科学研究和实际应用中的广泛影响。
这一模块的输入包括全原子编码器的特征、生成的序列和侧链坐标以及扩散过程中的噪声水平，输出的 pSCE 能有效反映侧链 Packing 的精度，既有助于筛选高质量的设计结果，也可以增强模型的可解释性，从而完善了侧链结构生成的质量评估环节。对于不存在特定原子类型的侧链，使用幽灵原子（设为残基的 Cα 位置）表示。此外，与 LigandMPNN 相比，FAMPNN...
蛋白质侧链构象是氨基酸残基在三维空间中的排列。斯坦福大学团队提出的FAMPNN模型能够显式建模氨基酸的序列和侧链结构，显著提升蛋白质序列设计的质量和预测准确性。该模型结合图神经网络和改进的MPNN，处理主链与侧链信息，推动蛋白质工程和药物设计的发展。
Multimodal Vision-Language Models (VLMs) enable powerful applications from their fused understanding of images and language, but many perform poorly on UI tasks due to the lack of UI training...
本文提出了一种无需人工标注的用户界面（UI）训练数据生成方法，结合像素方法和大型语言模型（LLM），生成了335K个对话示例数据集，用于微调对话式视觉语言模型（VLM），并评估了UI元素检测、响应质量和多步骤导航等任务。
Discover how to increase the coverage of your CodeQL CORS security by modeling developer headers and frameworks. The post Modeling CORS frameworks with CodeQL to find security vulnerabilities...
不当的CORS配置可能导致严重的安全漏洞，攻击者可绕过身份验证。开发者可使用CodeQL检测CORS框架中的漏洞，通过建模HTTP头部和相关结构来识别潜在的安全问题。
细胞对扰动的反应是理解生物学机制和选择潜在药物靶点的基石。与实验方法相比，计算模型在预测扰动效应方面具有巨大潜力，但因其难以将实验观察到的细胞环境的效应推广到未观察到的环境中，限制了它的实际应用。基于此，Arc Institute 联合加州大学等高校共同介绍了一种机器学习架构 State，可在预测扰动效应的同时考虑扰动实验内部和之间的细胞异质性。在多个大型数据集上，State...
Arc Institute与加州大学合作开发的机器学习架构State，能够有效预测细胞在不同环境下的反应，准确率提高超过50%，尤其在基因表达识别方面表现突出。
Today’s connected vehicles generate massive amounts of data. According to an article from S&P Global Mobility, a single modern car produces nearly 25GB of data per hour. To put that in...
现代汽车每小时生成近25GB的数据，处理这些快速多样的数据面临挑战。COVESA开发的车辆信号规范（VSS）旨在标准化数据交换。MongoDB等文档数据库因其灵活性和可扩展性，适合处理复杂车辆数据，支持实时应用和人工智能需求。
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Today’s connected vehicles generate massive amounts of data. According to an article from S&P Global Mobility, a single modern car produces nearly 25GB of data per hour. To put that in...
现代汽车每小时生成近25GB的数据，处理这些多样化的数据面临挑战。COVESA开发的车辆信号规范（VSS）旨在标准化数据交换。MongoDB等文档数据库因其灵活性和可扩展性，适合处理复杂车辆数据，支持实时应用和人工智能需求。
PostgreSQL community conferences, as many other industry driven events, usually do not have proceedings or anything similar. All you get is a slide deck and, if you're lucky, a video recording....
在PGConfDE大会上，我的演讲关于数据库性能的数学建模，但因时间限制未能详细说明。现已将演讲内容整理成白皮书，并上传至CERN运营的Zenodo开放研究库，欢迎反馈。
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