药物筛选模型深度学习 更多内容
  • AI Gallery功能介绍

    面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开发者开箱即用,初学者三行代码使用所有模型

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  • 排序策略

    单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 项目管理

    项目管理 收藏管理 镜像管理 标签页面管理 项目审计管理 虚拟药物筛选 父主题: API( 医疗智能体 平台)

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  • 创建流量镜像筛选条件

    创建流量镜像筛选条件 功能介绍 创建流量镜像筛选条件 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。 URI POST /v3/{project_id}/vpc/traffic-mirror-filters 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 启动智能任务

    支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行

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  • AI模型

    AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型,目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据,对盘古药物分子大模型进行微调,进行属性预测和迭代活性优化,实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据,对盘古药物分子大模型进行增量预训练,提升化合物表征精度。

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  • 应用场景

    据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 合成路径规划

    多的合理合成路径;路径数量减少,可能会有部分合理路径未展示。默认值50,取值范围1-50。 最大搜索深度深度增加,每一个路径可进行搜索的深度限制增加,作业运行时间可能延长;深度减少,部分路径可能在还未搜索完成时被终止。默认值5,取值范围3-12。 最大搜索时间:合成路径规划的搜

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  • 靶点口袋分子设计

    分子量:自适应和手动输入。自适应模式下平台根据药物分子的分子量分布进行分子设计。手动输入模式下平台会将用户输入的分子量作为强约束对分子设计过程进行限制,不合适的分子量范围可能会导致没有结果输出。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模型。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。 名称

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 分子生成

    单击“下一步”,进入参数设置页面。 选择基模型:支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物模型,则约束条件不支持官方机器学习属性,只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模型。此参数只有专业版

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 创建智能标注作业

    “预标注”。“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型,选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后,如果标注结果符合平台定义的标准标注格式,系统将进行难例筛选,该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三

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  • 功能介绍

    针对客户的特定场景需求,定制垂直领域的 语音识别 模型,识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别,转写成文字,提供不同领域模型,具备良好的可扩展性,支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • API(盘古辅助制药平台)

    API(盘古辅助制药平台) CSS 集群管理 药物通用接口 药物数据库管理 药物作业管理 自由能微扰作业管理 分子对接作业管理 分子合成路径规划作业管理 分子优化作业管理 靶点口袋发现作业管理 靶点口袋分子设计作业管理 分子属性预测作业管理 分子搜索作业管理 分子生成作业管理 CPI作业管理

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  • 方案概述

    获取模型网络权重,进行权重格式转换;支持客户进行数据集封装,打通适配模型的训练、微调、在线推理流程;支持客户进行模型的并行化改造,处理适配模型运行过程中的技术问题。 模型迁移与调优支持:调研客户业务场景,支持客户分析模型代码结构,分析迁移可行性,设计迁移方案。支持客户进行模型迁移

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