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融合蛋白质语言模型和图像修复模型，麻省理工与哈佛联手提出PUPS ，实现单细胞级蛋白质定位蛋白质亚细胞定位（subcellular localization of a protein）是指蛋白质在细胞结构中具体的定位情况，这对蛋白质行使其生物学功能至关重要。举个简单例子，如果把细胞想象成一个庞大的企业，其中细胞核、线粒体、细胞膜等对应总裁办、发电部、门岗等不同的部门，那么只有对应的蛋白进入正确的「部门」才能使其正常工作，否则便会导致某些疾病发生，如癌症、阿尔兹海默病。因此，精准定位蛋白质亚细胞可以说是生命科学的核心任务之一。

微软 & CMU - Tag-LLM：将通用大语言模型改用于专业领域🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.05140

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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！

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AI「反腐」，德国马普所结合 NLP 和 DNN 开发抗蚀合金内容一览：在被不锈钢包围的世界中，我们可能都快忘记了腐蚀的存在。然而，腐蚀存在于生活中的方方面面。无论是锈迹斑斑的钢钉，老化漏液的电线，还是失去光泽的汽车，这一切的发生都与腐蚀有关。据统计，全世界每年由金属腐蚀带来的经济损失超过 2.5 万亿美元，远超过其他自然灾害。其中，腐蚀在中国造成的经济损失约 3,949 亿美元，占中国 GDP 的 4.2%。正因为此，研究者们一直在探索抗蚀性能更好的合金或是金属保护膜。如今，在优化材料抗蚀性能的过程中，AI 派上了用场。

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准确预测极端降水，哥伦比亚大学推出升级版神经网络 Org-NN内容一览：随着环境变化加剧，近年来全球极端天气现象频频出现，准确预测降水强度对人类以及自然环境都十分重要。传统模型预测降水的方差较小，偏向小雨，对极端降水预测不足。

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变透明的黑匣子：UCLA 开发可解释神经网络 SNN 预测山体滑坡本文首发自 HyperAI 超神经微信公众平台~山体滑坡的发生受到多种因素的综合影响，如地形、坡度、土壤、岩石等物质特征，以及气候、降雨、水文等环境条件。因此，相关预测一直以来都非常困难。通常情况下，地质学家使用物理和统计模型来估计滑坡发生的风险。虽然这些模型可以提供相当准确的预测，但训练物理模型需要大量的时间和资源，并不适合大规模应用。