XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemREINVENT
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
REINVENT 4：现代人工智能驱动的生成分子...
REINVENT 4 是一个用于设计小分子的现代开源生成 AI 框架。该软件利用循环神经网络和转换器架构来驱动分子生成。这些生成器无缝嵌入到通用机器学习优化算法迁移学习、强化学习和课程学习中。REINVENT 4 支持并促进从头设计、R 基团替换、库设计、连接子设计、支架跳跃和分子优化。本文概述了该软件并描述了其设计。详细讨论了算法及其应用。REINVENT 4 是一个命令行工具，可以读取 TOML 或 JSON 格式的用户配置。此版本的目的是为基于 AI 的分子生成中一些最常见的算法提供参考实现。此次发布的另一个目标是创建一个基于人工智能的分子设计教育和未来创新框架。该软件可从 https://github.com/ MolecularAI/REINVENT4 获得，并根据宽松的 Apache 2.0 许可证发布。
当技术重塑过去时-Moffat </div>
所有这些好处加节省：与传统系统相比，洗涤时间的急剧减少，以及新的超快速10分钟快速程序，工作周期的中断最少。随着新的蒸气清洁系统（VC），洗涤剂消耗量也降低了30％。（*与以前的模型相比）
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
（2）Zhavoronkov，A.；伊万年科夫，Y.A.； Aliper，A.；维谢洛夫，M.S.；弗吉尼亚州阿拉丁斯基；阿拉丁斯卡娅，A.V.；弗吉尼亚州 Terentiev；波利科夫斯基，D.A.；库兹涅佐夫医学博士；阿萨杜拉耶夫，A.；沃尔科夫，Y.； Zholus，A.；沙亚赫梅托夫，R.R.；热布拉克，A.；米娜耶娃，L. I.；扎格里别尔尼，文学士；李，L. H.；索尔，R.；玛奇，D.；幸，L.；郭，T.； Aspuru-Guzik，A.深度学习能够快速识别有效的 DDR1 激酶抑制剂。纳特。生物技术。 2019，37（9），1038–1040。 https://doi.org/10.1038/s41587-019-0224-x。
利用人工智能重塑零售业
借助支持 AI 的智能商店，零售商可以减少损耗、消除缺货现象，并了解店内顾客行为，从而优化商品销售。这些商店利用来自摄像头和传感器的数据提供有价值的分析，从而实现智能决策、改善运营并提高效率。此外，相同的基础设施可用于更快的客户结账体验，包括全自动结账系统。如今，零售商正在针对四种用例实施智能商店：资产保护、商店分析、自主购物和商店运营。