调控AI辅助分子发现中深度生成模型参数优化先导化合物结构 🆔 ID: 124387 ✅ 可用

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优化图神经网络(GNN)预测分子与靶标结合亲和力 🆔 ID: 124388 ✅ 可用

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采用变分自编码器(VAE)实现化学空间高效探索 🆔 ID: 124389 ✅ 可用

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设计强化学习(RL)策略优化多参数分子性质平衡 🆔 ID: 124390 ✅ 可用

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调节注意力机制聚焦关键药效团特征 🆔 ID: 124391 ✅ 可用

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采用贝叶斯优化(Bayesian Optimization)加速活性分子筛选 🆔 ID: 124392 ✅ 可用

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优化分子对接(Docking)参数预测蛋白质-配体结合模式 🆔 ID: 124393 ✅ 可用

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设计生成对抗网络(GAN)构建虚拟分子库 🆔 ID: 124394 ✅ 可用

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调节分子指纹(Molecular Fingerprints)编码策略提升相似性搜索效率 🆔 ID: 124395 ✅ 可用

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采用迁移学习(Transfer Learning)迁移跨物种靶标知识 🆔 ID: 124396 ✅ 可用

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优化自监督学习(Self-Supervised Learning)挖掘未标注生物活性数据 🆔 ID: 124397 ✅ 可用

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设计多任务学习(Multi-task Learning)联合预测ADMET性质 🆔 ID: 124398 ✅ 可用

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调节化学空间(Chemical Space)采样策略平衡多样性与成药性 🆔 ID: 124399 ✅ 可用

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采用元学习(Meta-Learning)实现小样本靶标快速适配 🆔 ID: 124400 ✅ 可用

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优化分子动力学(MD)模拟参数预测结合构象稳定性 🆔 ID: 124401 ✅ 可用

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设计图注意力网络(GAT)预测靶标突变耐药性 🆔 ID: 124402 ✅ 可用

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调节深度Q网络(DQN)指导反应条件优化 🆔 ID: 124403 ✅ 可用

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采用自编码器(Autoencoder)实现高维化学数据降维 🆔 ID: 124404 ✅ 可用

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优化主动学习(Active Learning)策略减少湿实验迭代次数 🆔 ID: 124405 ✅ 可用

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设计知识图谱(Knowledge Graph)整合结构-活性关系(SAR) 🆔 ID: 124406 ✅ 可用

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调节分子描述符(Descriptors)优化量子化学计算效率 🆔 ID: 124407 ✅ 可用

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采用集成学习(Ensemble Learning)融合多模型预测结果 🆔 ID: 124408 ✅ 可用

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优化物理信息神经网络(PINN)耦合分子力学与量子力学 🆔 ID: 124409 ✅ 可用

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设计自适应采样(Adaptive Sampling)聚焦高潜力化学区域 🆔 ID: 124410 ✅ 可用

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采用深度确定性策略梯度(DDPG)优化合成路线可行性 🆔 ID: 124411 ✅ 可用

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设计多模态学习(Multimodal Learning)融合光谱与结构数据 🆔 ID: 124412 ✅ 可用

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调节量子化学(QC)计算级别平衡精度与计算成本 🆔 ID: 124413 ✅ 可用

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采用联邦学习(Federated Learning)保护数据隐私协同建模 🆔 ID: 124414 ✅ 可用

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优化分子生成模型控制立体化学选择性 🆔 ID: 124415 ✅ 可用

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设计化学机器人系统实现自主实验迭代 🆔 ID: 124416 ✅ 可用

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