AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习+药物筛选 更多内容
  • 应用场景

    对载量。 抗病毒药物研发 计算机辅助药物筛选根据病毒靶点和小分子药物的3D结构,计算病毒蛋白与药物之间的结合能量,实现从成千上万的小分子库中筛选出与病毒结合最紧密的候选药物,从而快速为药物研究和临床试验提供方向。 药物筛选通常分为靶点蛋白确定、候选药物小分子筛选、试验验证、临床验证四大阶段。

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  • AI药物研究

    AI药物研究 父主题: 图解 医疗智能体

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  • 药物通用接口

    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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  • 盘古辅助药物

    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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  • 功能介绍

    图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示: 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种

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  • 筛选组件类型

    筛选组件类型 操作场景 在图层中,支持按组件名称、组件标题和组件类型进行筛选,帮助您更加高效的选择所需要的组件。 操作步骤 参考开发页面中操作,开发所需的页面。 选择“图层”,进入图层页面。 在图层中,单击,筛选组件类型。 图1 筛选组件类型 父主题: 图层管理

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  • 创建筛选条件

    在左侧导航栏,选择“流量镜像 > 筛选条件”。 进入筛选条件列表页面。 在筛选条件列表右上方,单击“创建筛选条件”。 进入“创建筛选条件”页面。 根据界面提示,设置筛选条件基本信息。 表2 筛选条件基本信息参数说明 参数名称 参数说明 取值样例 名称 必选参数。 此处输入筛选条件的名称。要求如下:

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  • 查看筛选条件

    在左侧导航栏,选择“流量镜像 > 筛选条件”。 进入筛选条件列表页面。 在筛选条件列表中,单击目标筛选条件名称对应的超链接。 进入“入方向规则”页签。 执行以下操作,分别选择不同的页签,查看筛选条件的信息。 在“基本信息”页签:查看筛选条件名称、ID以及创建时间等。 在“入方向规则”页签:查看筛选条件的入

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  • eihealth

    医学文本管理和标注 医疗智能体 EIHealth 使用ModelArts进行团队标注 05:44 医学文本团队标注 药物虚拟筛选 医疗智能体 EIHealth 药物虚拟筛选 12:54 药物虚拟筛选

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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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  • 入门实践

    搭建NGS流程,执行分析作业及批量执行NGS分析。 新型冠状病毒(COVID-19)虚拟药物筛选 本最佳实践介绍如何使用EIhealth平台虚拟药物筛选功能,通过获取示例数据,创建药物虚拟筛选任务并查看结果。

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  • 筛选组件类型

    筛选组件类型 操作场景 在图层中,支持按组件名称、组件标题和组件类型进行筛选,帮助您更加高效的选择所需要的组件。 操作步骤 参考创建页面中操作,创建所需的页面。 选择“图层”,进入图层页面。 在图层中,单击,筛选组件。 图1 筛选组件 父主题: 图层管理

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  • 管理筛选条件

    检测结果 添加筛选条件。 在筛选框添加过滤条件,添加一项或多项过滤条件,并配置相应条件属性。 在时间筛选框中,选择时间范围。 单击筛选框后“保存”,弹出筛选条件保存窗口。 图2 保存筛选条件 配置筛选条件信息。 设置“场景名称”,自定义筛选条件名称。 (可选)勾选“设为默认筛选条件”。

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  • 数据库简介

    上市、进入临床的小分子药物进行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估,获取的结合能信息均公开在“神农项目”中。 图1 “神农项目”药物虚拟筛选数据库 图2 数据库模板 药物配体注释信息数据库 数据库呈现了“神农项目”中8500多种药物的注释信息。包含了药物在DrugBank数据

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  • API概览

    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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  • 删除筛选条件

    删除筛选条件 操作场景 如果筛选条件不需要继续使用,您可以参考以下指导删除筛选条件。 约束与限制 当筛选条件已关联镜像会话时,不支持删除,请解除关联后重试。 一个镜像会话必须关联一个筛选条件,您需要将镜像会话的筛选条件更换成其他筛选条件,具体请参见更换镜像会话的筛选条件。 如果您

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  • 药物作业管理

    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

    药物模型管理 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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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 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。

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