在人工智能飞速发展的今天，机器学习已经彻底改变了机器人技术，通过增强感知、适应性和决策能力，使机器人能够在复杂环境中工作,超越了传统方法的局限性。然而，将机器人缩小到微米和纳米尺度使其在运动控制、群体行为、环境交互等方面面临着独特的 ...

尽管机器学习力场 (MLFFs) 在固体和小分子中得到了广泛应用，但在将MLFFs应用于模拟液体电解质方面仍存在显著差距。 对此，来自中国和美国字节跳动研究所的Weihao Gao和Wen Yan等介绍了一个用于分子动力学模拟的预测框架-字节跳动人工智能分子模拟加速器 (BAMBOO ...

可穿戴健康监测信号由于监测难度高、观测噪声大、易受干扰，高质量的心血管信号仍难以长期便捷获取，这是智能健康监测系统始终面临的现实困境。近日，清华朱军等团队提出了一种统一的多模态生成框架 ...

为进一步满足研究人员的科研需要，更好地助力和支持高校师生教学和学习，图书馆增订需求量较大3种的Nature 电子期刊 《Nature Machine Intelligence》 、《Nature Materials》 、《Nature Medicine》2022年以来出版内容的访问权限。

近日，重庆理工大学数学科学研究中心助理教授刘健博士与美国密歇根州立大学Guo-Wei Wei讲席教授和博士后陈冬合作的题为TopoFormer: Multiscale Topology-enabled Structure-to-Sequence Transformer for Protein-Ligand Interaction Predictions研究成果，在人工智能领域期刊《Nature ...