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通过不平衡流程匹配的灵活对接
扩散模型已成为最近用于分子对接的成功范式。但是，这些方法将蛋白质视为刚性结构，或者迫使模型从非结构化噪声中折叠蛋白质。在这项工作中，我们专注于柔性对接，利用蛋白质的未结合分布来建模配体结合的精确效果。虽然流量匹配（FM）为这项任务提供了一个有吸引力的选择，但我们表明，流动匹配的天真应用导致了一项复杂的学习任务，性能差。因此，我们提出了不平衡的流量匹配，即流量匹配的概括，使我们能够通过放松边缘约束来以准确的准确性来定位样品效率。从经验上讲，我们验证了在柔性对接方面的框架，证明了蛋白质构象预测的强烈改善，同时保留了可比的对接精度。
dirichlet流与DNA序列设计的应用
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
高等教育资本匹配计划 (HECap)
曼哈顿学院海登大厅翻修 3,000,000.00 美元 玛丽亚学院购买和安装信息技术设备 84,720.00 美元 玛丽蒙特曼哈顿学院购买和安装 LED 照明 100,000.00 美元 拿撒勒大学史密斯大楼翻修 1,500,000.00 美元 新学院，翻修设施以创建光和能源实验室 98,123.99 美元
利用扭转流匹配进行目标感知肽设计
近几十年来，治疗性肽已被证明具有巨大的药用价值和潜力。然而，人工智能辅助肽药发现的方法尚未充分探索。为了填补这一空白，我们提出了一种基于环面流形上的条件流匹配的靶标感知肽设计方法（PPF LOW），为肽结构设计建模扭转角的内部几何形状。此外，我们建立了一个名为PPBench2024的蛋白质-肽结合数据集，以填补基于结构的肽药物设计任务的海量数据空白并允许深度学习方法的训练。大量实验表明，与基线模型相比，PPF LOW 在肽药物生成和优化任务中达到了最先进的性能，并且可以推广到包括对接和侧链包装在内的其他任务。
扩散模型第2章：通过分数匹配培训
＃有些人称之为Stein分数功能，而某些人则认为“得分函数”名称令人困惑，不应使用，因为Fisher分数功能是一个相似但不同的对象。无论如何，DPM论文普遍称之为“得分函数”。
s $^{3} $ M-net：语义细分的联合学习和自动驾驶的立体声匹配
摘要 - 语义分割和立体声匹配是用于自动驾驶的3D环境感知系统的两个基本组成部分。然而，传统方法通常独立解决这两个问题，并采用每个任务的单独模型。这种方法在现实情况下构成了实际限制，尤其是当计算资源稀缺或实时绩效是必须的。因此，在本文中，我们介绍了S 3 M-NET，这是一个新型的联合学习框架，旨在同时执行语义分割和立体声匹配。特别是S 3 M-NET共享从这两个任务之间从RGB图像中提取的功能，从而提高了整体场景理解能力。使用特征融合适应（FFA）模块实现此功能共享程序，该模块有效地将共享特征转换为语义空间，然后将它们与编码的差异功能融合在一起。整个联合学习框架是通过最大程度地减少新颖的语义一致性引导（SCG）损失来训练的，该损失强调了这两个任务的结构一致性。与其他最先进的单个任务网络相比，在VKITTI2和KITTI数据集上进行的广泛实验结果揭示了我们提出的联合学习框架的有效性及其优越的性能。我们的项目网页可在mias.group/s3m-net上访问。
使用FRCT算法的DNA序列匹配的模式匹配
文章信息ABS道DNA序列在数十亿个核苷酸范围内的大小有所不同。模式匹配对于识别基因的功能和结构行为时的计算机字段中的信息处理非常重要。在这项拟议的研究中，已经针对大型DNA序列进行了序列的模式匹配。使用快速可靠的笛卡尔树算法（FRCT）有效地执行了模式匹配，该算法是编码模式并增强了变化模式，从而减少了计算时间并确保高可靠性。与在合适的大型DNA序列数据集上执行的各种现有策略相比，所提出的算法在执行时间方面显示出更好的模式匹配。关键字：DNA序列，图案匹配，笛卡尔树
第一个发生了5年累积发生率...
DL-TCV与地面真相TCV有很强的相关性，这也通过高误差较低的高DSC证明。由TCV模型确定的估计的TCV值高度准确，除一个受试者外，所有受试者的绝对百分比误差均为<10％。这符合我们当前的基准误差值10％，这大约是整个心脏周期中TCV的预期变化[15]。Shahzad等人报道的0.94的DSC与0.96的DSC相当。在健康的成年人口中使用多ATLAS技术[11]。但是，Shahzad等人的研究通过使用计算得出的参考标准作为地面真理而不是手动