单击“提交”，提交任务。 分子生成结果支持以列表视图的形式进行查看 可以以列表的形式查看分子生成的作业，单击左上角“下载”，下载分子生成的结果或者分子3D构象。如果分子设置了靶点，可以下载小分子或复合物，若分子未设置靶点，只能下载小分子。 分子生成对应的下游分析为分子搜索、分子优化和合成路径

查看更多 →

下游分析：分子优化对应的下游分析为分子搜索、分子属性预测、分子优化和合成路径，单击“确定”即可创建。 下载3D：如果分子设置了靶点，可以单击“下载3D”下载优化后的小分子或者复合物，如果分子未设置靶点，单击“下载3D”只能下载小分子。 每个分子卡片上会展示相应分子序号与对应的参数Vina Score、QED、SaScore

查看更多 →

可以以列表的形式查看分子优化的作业，单击左上角“下载”，下载分子优化的结果或者分子3D构象。如果分子设置了靶点，可以下载小分子或复合物，若分子未设置靶点，只能下载小分子。 分子优化对应的下游分析为分子优化、分子搜索和合成路径规划，通过单击“下游分析”可以进行创建。 如果分子设置了靶点，可

查看更多 →

分子搜索 可自定义数据库，以用户输入的参考化合物结构为起点，可以按照相似度或者骨架从小分子数据库中搜索到相似结构和排序，可实现百亿级小分子的秒级搜索。 单击“分子搜索”功能卡片，进入分子搜索页面。 在配置页面，进行分子搜索配置，包括输入小分子、选择搜索算法、选择输出个数。 图1 分子搜索页面

查看更多 →

概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server，FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类： 高性能架构

查看更多 →

分子搜索（MS） 新建分子搜索任务接口 查询分子搜索任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

查看更多 →

分子优化（MO） 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

查看更多 →

分子生成（MG） 新建分子生成任务接口 查询分子生成任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

查看更多 →

分子属性预测 基于盘古药物分子大模型，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片，进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息，及配置相关参数。 输入方式：支持绘制分子、选择文件、手动输入。

查看更多 →

账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

查看更多 →

Boolean 去除受体中的离子。 缺省值：true remove_water 否 Boolean 去除受体中的水分子。 缺省值：true remove_ligand 否 Boolean 去除受体中的配体分子。 缺省值：true add_hydrogen 否 Boolean 增加氢原子。

查看更多 →

GenerationTaskData object 分子生成任务的请求体 result GenerationResult object 分子生成任务的返回结果 表4 GenerationTaskData 参数 参数类型 描述 num_trials Integer 生成分子数量 strong_constraints

查看更多 →

分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

查看更多 →

创建分子或分子复合物批量下载任务 功能介绍 创建分子或分子复合物批量下载任务。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/batch-download

查看更多 →

2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

查看更多 →

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

查看更多 →

创建分子聚类作业 功能介绍 创建分子聚类作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id}/cluster 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

查看更多 →

String 作业id。 limit_concurrency Integer 限制的并发量。 请求示例 创建分子搜索作业，作业名称为demo-job，分子SMILES表达式为string,从数据库中找到最相似top100的分子。 https://{endpoint}/v1/{project

查看更多 →

Array of objects 分子ADMET属性值列表 similarity Number 分子与初始分子的相似度 num_fulfilled_weak_constraints Integer 分子所满足的弱约束数量 score Number 分子的打分 表8 MoleculeConstraint

查看更多 →

strings 搜索使用到的数据库集合 top_n Integer 期望返回的条目数 prop_names Array of strings 分子ADMET属性名列表 query query object 初始查询分子的属性信息 result Array of SearchResultItem

查看更多 →

查询分子或分子复合物批量下载任务详情 功能介绍 查询分子或分子复合物批量下载任务详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/batch-download/{task_id}

查看更多 →