北京大学深圳研究生院陈语谦团队发表AI赋能中医药的未来进展
2024.12.24近日,北京大学深圳研究生院,信息工程学院AI4S平台中心主任与化学生物学与生物技术学院合聘研究员陈语谦受邀发表人工智能(AI)对传统中医药(TCM)研究的赋能这一主题,总结了过去二十几年来对于世界最大的中医药数据库(TCMBank)的建立、维护和更新,...
近日,北京大学深圳研究生院,信息工程学院AI4S平台中心主任与化学生物学与生物技术学院合聘研究员陈语谦受邀发表人工智能(AI)对传统中医药(TCM)研究的赋能这一主题,总结了过去二十几年来对于世界最大的中医药数据库(TCMBank)的建立、维护和更新,...
电催化是实现可持续能源转化、减碳减排的关键技术。对电催化反应路径的认识是合理设计催化剂的前提,受限于复杂的表面动态效应和庞大的反应网络,这需要发展新的研究范式来实现催化反应路径的高效预测。北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授团队将数学...
天然产物因具有结构及生物活性的多样性,在新药和先导化合物的开发中起着重要作用。准确无误地确定天然产物的分子组成信息及其三维空间立体信息则是其中关键一环。现代用于天然产物结构确定的主要技术包括:核磁共振技术、高分辨质谱分析技术及X-射线晶体...
近年来,以图像压缩感知、恶劣环境(如低光照)图像增强为代表的底层视觉任务因其实用性,受到学术界和工业界的广泛关注。
新材料学院郑家新团队研究新进展
直面AI编码安全挑战:李挥教授团队联合腾讯及多所顶尖高校发布业内首个项目级AI代...
新材料学院肖荫果团队在《自然·通讯》发表研究成果:原位中子和电子显微方法揭示富...
北大深研院新材料学院潘锋团队运用多尺度拓扑和AI提升“物质多体相互作用”能量预...
人口、产业、城镇、交通一体规划:智能化城市复杂系统模拟技术平台CitySPS
新材料学院潘锋团队在《JACS》报道运用多尺度拓扑&AI方法高效筛选固态锂电池快离子...
新材料学院肖荫果团队在调控轨道杂化提升富锂锰基正极材料初始库仑效率方面取得...
新材料学院潘锋/杨卢奕团队在调控锂电池高性能硅基负极电解液提升界面稳定性方面取...