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Idelfonso B. R. Nogueira
Idelfonso B. R. Nogueira
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新型多模态模型可高精度预测分子性质
研究人员开发了MultiPUFFIN，这是一种新颖的多模态基础模型，旨在预测小分子的热物理性质。该模型集成了SMILES序列、2D分子图和3D构象几何，并通过条件感知路由来增强特定属性的预测。MultiPUFFIN在九种属性上取得了0.784的平均测试R2值，尽管训练数据量显著减少，但其性能优于现有模型。
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WISE-FM基础模型整合工程知识用于多任务井设计
研究人员开发了WISE-FM，一个专为多任务井操作设计的基础模型，该模型整合了工程原理和井设计参数。该模型集成了特征线性调制和跨模态注意力机制，以根据井设计条件化操作嵌入，并采用多任务学习来预测流速、井底条件和流态。在模拟和真实世界数据上的评估显示，预测精度显著提高，井设计优化速度也大大加快。