当被问及是否设想过这一方法能最终走向成药并应用于临床时，李坤坦言：“当然是设想过的。我们与武汉大学泰康医学院有合作，进行靶点的药物发现工作。目前来看，我们在茫茫药物分子库中进行筛选推荐，效果还是不错的， 推荐20个类药分子中，至少有一个符合我们的预期 ...

武汉大学“好”团队的研究领域集中在药物发现，尤其是在药物反应预测和药物-靶点亲和度预测方面具有显著优势。团队在比赛中使用了一种基于自然语言监督的对比学习框架，即CLDR（Contrastive Learning Drug Response ...

来源：【未来网】 近期，西华大学计算机与软件学院唐明伟教授所在的研究团队在多模态表征、指示与生成学习等方向取得较大研究进展，以第一作者或通讯作者身份连续在多个期刊发表论文。包括一篇发表在Knowledge-Based Systems ...

本次会议涵盖了Learning、Neural Networks、Models、Transformer、Contrastive、Reinforcement等关键词，包含了多个领域，Uncertainty in AI，Robotics，Search，Planning and ...

据AI 科技评论观察，随着人工智能研究的蓬勃发展，IJCAI 等顶级会议的投稿量急剧增加，竞争越发激烈，特别从今年的提交数量高出去年 23.8% 便可看出。在这个阶段，学术界越来越重视研究质量而非数量，可能导致会议组织者更加谨慎选择收录的论文，如 ...