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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）

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Authentication error. 检查输入Token是否正确。 403 eihealth.03000004 api call exceeds the limit number 联系运维人员。 500 eihealth.03009999 internal error 联系运维人员。

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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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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 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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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

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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

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AI药物研究 父主题： 图解 医疗智能体

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盘古辅助药物 为什么下载的部分靶点文件，显示不完整 自定义数据库常见问题

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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

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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。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

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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

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调优前：学习表结构设计 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系

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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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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

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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）

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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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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

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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

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Notebook开发环境创建、更新、删除等相关操作API。 虚拟药物筛选 虚拟药物筛选 创建study、列举study、删除study等相关操作API。 表2 临床研究、AI辅助药物设计API 类型 API 说明 药物设计 API（AI辅助药物设计） 分子生成、分子优化、靶点化合物结合预测、分子属性预测相关操作API。

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样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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