淮海中路街道网站建设,宁德市住房和城乡建设局网站,微信官网首页手机版,修改 wordpress footer本期为TechBeat人工智能社区第549期线上Talk。 北京时间11月22日(周三)20:00#xff0c;UC Santa Barbara博士生—宋珍巧的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播#xff01; 她与大家分享的主题是: “基于人工智能的功能性蛋白质设计”#xff0c;介绍了如何利用机器学习算… 本期为TechBeat人工智能社区第549期线上Talk。 北京时间11月22日(周三)20:00UC Santa Barbara博士生—宋珍巧的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播 她与大家分享的主题是: “基于人工智能的功能性蛋白质设计”介绍了如何利用机器学习算法快速设计新颖的功能性蛋白质上的一系列研究成果。 Talk·信息
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主题基于人工智能的功能性蛋白质设计
嘉宾UC Santa Barbara博士生 宋珍巧
时间北京时间 11月22日(周三)20:00
地点TechBeat人工智能社区
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Talk·介绍
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新颖的功能蛋白设计对于人类生活起到重要作用包括医疗行业农业生态业等。传统蛋白质设计方法往往耗时长、代价大。目前深度生成模型处于快速发展阶段利用机器学习算法快速设计有功能且新颖多样的蛋白质是非常有意义的并且可以大大减少代价消耗。这个talk即关注如何利用机器学习算法快速设计新颖的功能性蛋白质。
Talk大纲
1、基于机器学习的功能性蛋白质序列设计
2、基于深度学习的功能性蛋白质序列和结构共设计
Talk·预习资料
▼ 论文链接https://arxiv.org/pdf/2305.00386.pdf 论文链接https://arxiv.org/pdf/2310.04343.pdf
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
▼ 宋珍巧
UC Santa Barbara 博士生
珍巧目前是UCSB计算机系博二的学生导师是卡耐基梅隆大学LTI的李磊教授。博士期间的主要研究方向是基于机器学习的蛋白质生成模型的构建。此前于复旦大学取得硕士学位隶属于复旦大学自然语言处理组主要研究方向为自然语言处理。硕士毕业后在字节跳动AI Lab工作两年主要研究方向是高效生成模型的研究包括多语言生成模型和非自回归模型的研究。在此期间她的研究工作被多个顶会接受且研发的模型在字节跳动得到上线使用并产生了可观的收入。
以第一作者的身份在多个顶会发表过多篇论文包括ICLR, ICML, ACL, WSDM并以协作作者的身份发表多篇论文。担任多个顶会和期刊的审稿人包括ICML, NeurIPS, ACL, EMNLP, IJCAI, TMLR等。
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