赞奇超高清云工作站解决方案实践

API（AI辅助药物设计） 分子生成（MG） 分子优化（MO） 靶点化合物结合预测（CPI） 分子属性预测（MPP） 分子搜索（MS） 分子合成路径规划任务（MSP） 自定义属性任务（MCP）

查看更多 →

错误码（AI辅助药物设计） 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 表1 状态码 错误码 错误信息 处理措施 400 eihealth.03000001 invalid request data 根据错误详细信息检查请求体。 400

查看更多 →

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

查看更多 →

AI药物研究 父主题： 图解 医疗智能体

查看更多 →

药物通用接口 生成分子SVG图 生成分子SDF三维结构 受体预处理 受体信息解析 受体口袋检测 配体格式转换为SMILES 生成相互作用2D图 计算配体间的3D结构差异 创建配体文件预览任务 查询配体文件预览任务 删除配体文件预览任务 创建配体相似性图计算任务 查询配体相似性图计算任务

查看更多 →

盘古辅助药物 为什么下载的部分靶点文件，显示不完整 CSS 常见问题

查看更多 →

统性能，以便比较不同的设计对表的加载性能、存储空间和查询性能的影响。 在进行调优表实践之前，需要先了解表结构设计相关的内容。因为进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。药物虚

查看更多 →

更新药物作业 功能介绍 更新药物作业。 URI PUT /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 是

查看更多 →

药物作业管理 获取药物作业列表 取消药物作业 删除药物作业 更新药物作业 创建分子聚类作业 父主题： API（盘古辅助制药平台）

查看更多 →

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）

查看更多 →

，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

查看更多 →

想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

查看更多 →

提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

查看更多 →

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。

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 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

查看更多 →

药物数据输入格式说明 药物虚拟筛选平台的输入数据，需要输入蛋白质和配体小分子数据。参考以下数据要求，将数据上传至项目中。 输入蛋白质，pdb格式，将要进行对接的所有靶标蛋白放在一个文件夹内。 输入配体小分子，配体小分子为如下格式的txt文件。 第一列为smiles字符串，第二列为smiles名称，中间用tab键分割。

查看更多 →