基于图像与动态轨迹预训练的蛋白质-配体结合表征学习框架
在药物研发中,对蛋白质 - 配体结合 (PLB) 关系的预测起着关键作用。然而传统实验方法在检测 PLB 关系时需要消耗大量的人力与物力;现在虽然拥有很多基于人工智能方法实现 PLB 预测的模型,但其对 PLB 关系预测的精确度还不能满足药物开发的需求。
在药物研发中,对蛋白质 - 配体结合 (PLB) 关系的预测起着关键作用。然而传统实验方法在检测 PLB 关系时需要消耗大量的人力与物力;现在虽然拥有很多基于人工智能方法实现 PLB 预测的模型,但其对 PLB 关系预测的精确度还不能满足药物开发的需求。
随着人工智能 (AI) 大模型参数量呈指数级增长,全球算力需求正以前所未有的速度扩张。在这场算力革命中,网络交换芯片作为连接万千计算节点的“神经网络”,其战略地位日益凸显。它不仅是数据中心内部的交通枢纽,更是算力网络稳定性的“核心”。AI训练和推理等应用场景对