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RSS订阅原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（十二）
在全部项目集成完毕后，项目中的界面存在一些偏移问题，对页面进行方向的纠正，同时对一些按钮样式等进行修改。同时还有对数据库中的数据进行统计处理，利用echarts进行展示，涉及对一些主要页面的展示。本周主要对最后所有界面进行美化处理，同时对数据库中的数据利用echarts进行统计处理。
2024-06-24 07:15:02
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（十一）
首先是登录注册界面的权限管理，关于设计不同角色的人可以登录到不同的界面，以及不能登录到其他的界面，在user数据库中设置一个新的变量role，进而控制用户的身份。本周主要完成登录注册页面的角色权限管理以及登录注册界面的美化。
2024-06-24 07:04:17
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（十）
本周主要负责实现论文管理的后端处理，为方便对后台中论文的管理以及前台页面中论文的展示，在后端中实现相关方法，建立数据库来实现前端这些数据的获取，同时实现了前台页面中个人信息和修改密码信息界面的实现。首先建立实体类，创建数据库表，将相关的论文数据爬虫导入，之后利用实现增删改查方法，设计接口，供前端使用。
2024-06-24 06:55:18
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（九）
函数将SMILES字符串转换为图形表示，如果转换失败（通过捕获异常），则打印出该SMILES字符串并增加计数器。本周主要任务是处理模型使用的数据，读json文件，存储到一个pickle文件中。列表中，打印出跳过的SMILES数量（即转换失败的SMILES数量），将。中），将词频向量和图形表示作为一个字典添加到。中导入，用于将文本数据转换为词频矩阵；中的每个文本和SMILES对，尝试使用。中，提取JSON中的文本部分（即。，用于存储转换后的数据，遍历。中的文本转换为词频矩阵。的pickle文件中。
2024-06-24 06:47:34
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（八）
上周进行了轮播图的设计，由于轮播的均为图片，但是最终想要设计一个可以点击旁边的栏目，实现一些论文的展示，因此需要将展示的图片修改为页面，主要设计三个页面，首先第一个页面，通过Animate.css库实现了动态的展示，由组内另一同学完成，跟我的轮播图一起组成了主页的展示。其中前往可以到达相应的论文介绍的展示，该页面由于对论文内容了解较浅，还没有进行设计。本周主要接着上周，继续对前台的主页进行设计。
2024-05-30 18:58:33
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（七）
在最初想要设计一个类似于全屏轮播图的形式，展示项目的相关前沿论文，并设置可以直接导航到相应文章的按钮进行展示，最初想要通过VueUse的插件进行实现，通过vueUse的文档找到了轮播图的实现方式，但是最后因为vue版本过低，无法支持轮播图的插件。之后进行了按钮的设计，由于element格式固定，因此需要采用！设置全屏展示，其中不仅应该在外容器中设置全屏的效果，在内容器中也要设置相应的大小参数。本周主要设计了前台的主页部分。
2024-05-30 18:47:25
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（六）
本周主要是对一些前后台的一些细节做一些美化，本周主要完成了对head以及一些按钮的美化，使其尽量贴合项目的主题。其次是后台管理中一些按钮进行了美化，使按钮看起来更加协调一致。
2024-05-30 18:37:25
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（五）
在之前几周的学习中，对整个DrugLLM大语言模型有了一个基本的认识，整体页面的设计也有了一个大致的框架，在本周中主要还是进行更加前沿论文的阅读，继续深入了解DrugLLM模型。作者收集了包含 10,834 种药物化合物和 143,517 个问题-答案对的数据集，并进行了端到端的训练，以确保系统的高准确性。GNN 负责从化合物分子图中学习表示，然后通过适配器转换为 LLM 可以接受的形式，进一步生成答案。通过对化合物的深入分析，该系统不仅能找到更有效的先导化合物，还能发现现有药物的新用途。
2024-05-07 10:27:45
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（四）
文章使用数万亿个标记对这些模型进行训练，并展示了通过仅使用公开可用的数据集进行训练，而无需使用专有和不可访问的数据集，也能够训练出最先进的模型。之前的时间里面，我们的项目学习过程主要是聚焦于项目的前端开发板块，后端先使用简单的接口，从而进行前端页面的设计，主要学习路线是首先深入研读相关领域的前沿学术论文，然后是积极学习相关技术，借鉴网上相似的页面进行设计。在本周也是主要进行了这两项任务，在之前设计前端的基础上继续设计，本周主要着重对项目中的对话框进行设计，进行相关论文的学习。
2024-05-07 10:21:41
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（三）
本周在前一周搭建框架的基础上对前端页面进行了美化，完善了DrugLLM系统的功能和非功能性需求，并在前端页面上做了进一步的美化。与 ChatGPT 类似，该系统能根据用户上传的化合物分子图进行多轮交互性回答，从而在早期阶段就能发现潜在有效的药物。另外在页面的浏览中，也需要延迟加载，主要通过动态的插入标签或者引入@import样式来实现。通过对化合物的深入分析，该系统不仅能找到更有效的先导化合物，还能发现现有药物的新用途。其次，该系统通过图神经网络（GNN）和大型语言模型（LLM）的结合，
2024-04-23 22:20:36
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原创 山东大学软件学院创新项目实训DrugLLM-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（二）
在项目搭建过程中主要学习了mybatis-plus框架下的增删改查、分页查询等操作，同时vue主要学习了路由等操作，在学习过程中主要实现了基于JWT拦截器的登录注册、文件上传、权限管理等操作，实现了简单的echarts接口查询以及展示。本周已经完成前后端基本框架的搭建，后端涉及简单的增删改查接口、前端主要采用element组件以及echarts进行了简单的搭建，实现了后台管理以及前台页面的搭建，实现了一个简单的前后端分离项目，下一步将进行页面的美化。
2024-04-15 14:54:55
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原创 山东大学软件学院创新项目实训-基于大语言模型的药物分子性质分析平台（一）
药物发现和开发过程确实是一项耗时且成本高昂的工作。通常需要数年时间和数十亿美元才能将一种药物推向市场。这一过程涉及探索和理解广阔的化学空间以及分子结构与其生物活性之间的复杂关系。传统方法通常涉及费力的迭代测试，而后期的失败率很高，这使得我们迫切需要一种能够直观理解药物化合物分子图中固有复杂数据并产生有意义见解的工具。现如今，计算化学和化学信息学的最新进展提供了一些喘息的机会，但仍然迫切需要能够直观地理解药物化合物分子图中固有的复杂数据并产生有意义的见解的工具。
2024-04-07 15:47:57
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