药物筛选模型深度学习 更多内容
  • 虚拟药物筛选

    虚拟药物筛选 创建study 删除study 列举study所有作业 创建study作业 列举study 获取study作业的最值信息 获取生成study作业3D结构的内容 父主题: 项目管理

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 药物虚拟筛选

    药物虚拟筛选 计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节,可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构,计算蛋白与药物之间的结合能量,并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析,从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物,从而为药物研究和临床试验提供方向。药物

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  • 虚拟药物筛选简介

    虚拟药物筛选简介 虚拟药物筛选功能 医疗智能体 平台支持根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构,计算蛋白与药物之间的结合能量,进而预测小分子是否有成为候选药物的可能性。 虚拟药物筛选可实现如下功能。 整合分子对接结果,生成结合能矩阵。 整合受体与分子对接产生的配体构象,用于可视化展示。

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  • 大规模药物虚拟筛选

    大规模药物虚拟筛选 “神农项目”简介 药物虚拟筛选 父主题: 用户指南(基因平台)

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  • 什么是医疗智能体

    提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ,支撑药企高效地开展药物研发工作。医疗智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程,让药企能更快速高效地完成药物研发,节约研发成本。 产品优势 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 创建虚拟药物筛选任务

    创建虚拟药物筛选任务 创建药物虚拟筛选任务 虚拟药物筛选可以使用资产市场中预置的“Docking Summary”流程对小分子化合物配体和蛋白受体进行对接。 使用步骤如下所示。 登录医疗智能体平台,在“资产市场”中订阅“Docking Summary”流程至所需的项目中。 进入“专题”页签,单击“新建研究”。

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  • 药物模型管理

    药物模型管理 获取基模型列表 创建模型 获取模型列表 更新药物模型 删除模型 父主题: API(盘古辅助制药平台)

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  • 更新药物模型

    更新药物模型 功能介绍 更新药物模型。 URI PUT /v1/{project_id}/drug-models/{model_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID中获取。 最小长度:1 最大长度:128

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 新型冠状病毒(COVID-19)虚拟药物筛选

    新型冠状病毒(COVID-19)虚拟药物筛选 虚拟药物筛选简介 获取示例数据 创建虚拟药物筛选任务

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  • 算法备案公示

    算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。 输出结果:数字人视频。

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  • 基本概念

    基本概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模

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  • 关键概念

    关键概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模

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  • 筛选资源

    关的一个标签值或所有标签值,资源列表将自动筛选并展示此标签关联的资源。 企业项目 通过企业项目筛选框选择企业项目,资源列表将自动筛选并展示此企业项目下的资源。 说明: 根据企业项目筛选资源的功能必须要先开通企业项目才可以使用,因此该筛选条件并非对每个用户可见。 操作步骤 登录管理控制台。

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  • 问答模型训练(可选)

    专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。 中量级:训练时长约为轻量级的3-5倍;

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  • 取消药物作业

    取消药物作业 功能介绍 取消药物作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id}/cancel 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 删除药物作业

    删除药物作业 功能介绍 删除药物作业。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 欢迎使用盘古辅助制药平台

    欢迎使用盘古辅助制药平台 盘古辅助制药平台是以盘古药物模型为基础打造的一站式药研平台,助力药物研发效率提升60%+。平台提供靶点发现,苗头化合物发现,先导化合物优化全流程药研所需功能。同时基于云原生的软硬件一体化加速,大大提升虚拟筛选和分子动力学模拟计算效率。全平台无需软硬件安装调

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