每周编辑精选|RJUA-QA 医疗数据集上线、 3D 分子生成模型 ResGen 论文解析

HyperAI超神经的新栏目来啦~每周一超神经编辑部会精选上一周更新在 hyper.ai 官网的内容(数据集、AI4S 论文案例、百科词条)发布在这里。欢迎直接访问 hyper.ai 查看全部内容哦!

1 月 15 日-1 月 21 日,hyper.ai 官方网站更新速览

  • 优质公共数据集:10 个

  • AI4S 论文案例:2 篇

  • 热门百科词条:10 条

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公开数据集精选

1. CrossDock2020:ResGen 研究处理的数据集

该数据集的初始数据包含超过 2,200 万个蛋白质-小分子配对 (protein–ligand pairs)。该数据集可用于蛋白质-小分子相互作用研究,特别是用于评估分子对蛋白质口袋的结合能力。

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https://hyper.ai/datasets/29021

2. RJUA-QA 首个中文医疗专科问答推理数据集

RJUA-QA 是一个创新的医学泌尿外科专业问答推理数据集。该数据集由蚂蚁集团医学 LLM 团队与上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿外科专家团队合作创建。该数据集的开发旨在将真实的临床患者数据转换为虚拟患者临床对话,以 Q-context-A(问题-上下文-答案)格式呈现。

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https://hyper.ai/datasets/28970

3. MetaMathQA 数学推理数据集

为了提升模型的正向和逆向推理能力,剑桥、港科大、华为的研究者基于两个常用的数学数据集(GSM8K 和 MATH)提出了 MetaMathQA 数据集:一个覆盖面广、质量高的数学推理数据集。MetaMathQA 由 395K 个大语言模型生成的正向逆向数学问答对组成。

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https://hyper.ai/datasets/28954

4. M³IT 多模式多语言指令调优数据集

该数据集由 40 个数据集组成,其中包括 240 万个实例和 400 条手动编写的任务指令,并重新格式化为视觉到文本结构。数据集编译了经典视觉语言任务的各种任务,包括字幕、视觉问答(VQA)、视觉条件生成、推理和分类。

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5. ChatHaruhi-RolePlaying 角色扮演对话数据集

ChatHaruhi 是一个包含 32 个中文/英文电视/动漫角色和超过 54k 模拟对话的数据集。大型语言模型构建的角色扮演聊天机器人引起广泛关注,为了模仿特定虚构角色,研究团队提出了一种算法,通过改进的提示和从脚本中提取的字符的记忆来控制语言模型。通过收集电影、小说、剧本的语料,并进行结构化的抽取,研究团队收集了超过 23000 条以上的对话信息。

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https://hyper.ai/datasets/28926

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ScienceAI 论文案例精选

1. 比最优技术快 8 倍:浙大侯廷军等人提出 ResGen,基于蛋白质口袋的 3D 分子生成模型

浙江大学与之江实验室研究团队提出了一种基于蛋白质口袋 (protein pocket) 的 3D 分子生成模型——ResGen,与以往最优技术相比,速度提升 8 倍,成功地生成了具有更低结合能和更高多样性的类药物分子。该论文已发表于「Nature」期刊。

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https://hyper.ai/news/29026

2. 中科院罗小舟团队提出 UniKP 框架,大模型 + 机器学习高精度预测酶动力学参数

中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队提出了,基于酶动力学参数预测框架 (UniKP),实现多种不同的酶动力学参数的预测。该论文已发表于「Nature」期刊。

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热门百科词条精选

1. Sigmoid 函数 (Sigmoid function)

2. 马尔可夫链 (Markov Chain)

3. 提示词攻击 (Prompt Injection)

4. 奖励函数模型 (Reward Model)

5. 提示工程 (Prompt Engineering)

这里汇编了数百条 AI 相关词条,让你在这里读懂「人工智能」:

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HyperAI超神经 (hyper.ai) 是国内领先的人工智能及高性能计算社区,致力于成为国内数据科学领域的基础设施,为国内开发者提供丰富、优质的公共资源,截至目前已经:

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AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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