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Jiabao Brad Wang
Jiabao Brad Wang
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新的MolAS模型改进了蛋白质-配体对接算法选择
研究人员开发了MolAS，一个旨在改进蛋白质-配体对接算法选择的新模型。MolAS利用预训练的蛋白质和配体嵌入来预测不同对接方法的性能，在单一最佳求解器方面取得了显著改进。该模型的有效性与其在特定工作流程中求解器排名的稳定性相关，表明其可用作固定流程选择器和评估对接问题适定性的诊断工具。
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新方法利用几何和CNN进行算法选择
两篇新的研究论文探讨了为连续黑盒优化任务选择最佳算法的新颖方法。其中一篇论文GeoPAS使用几何探测来创建目标景观的二维切片，对这些切片进行编码以表示问题实例，然后根据复合分数选择求解器。另一篇使用CNN的论文将探测到的景观可视化为等高线图，将这些图像输入卷积神经网络以预测求解器性能并指导选择。这两种方法都旨在显著优于依赖单一最佳求解器，在各种优化场景中展示出更高的效率和鲁棒性。