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paracetamol
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新的混合人工智能框架通过拉曼光谱增强药物鉴定
研究人员开发了HyMLRaman，一个用于通过拉曼光谱鉴定药物化合物的新型框架。这种混合方法集成了用于特征提取的深度学习、用于数据增强的生成模型以及传统的机器学习分类器。该系统在鉴定六种常见药物方面取得了高精度，展示了其在公共卫生和食品安全筛查中的实际应用潜力。
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大型语言模型剂量建议在新时间不确定性基准上进行评估
研究人员开发了 DOSEBENCH，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在非处方药剂量问题中处理时间不确定性能力的新基准。该基准包含 81 个涉及对乙酰氨基酚和布洛芬的场景，侧重于跟踪剂量时间和遵守产品标签限制等关键推理。初步评估显示，大型语言模型在滚动窗口计算和模糊案例方面经常遇到困难，常常给出听起来自信但错误的剂量建议。
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研究人员推进物理信息神经网络以进行复杂科学建模
研究人员开发了新颖的物理信息神经网络（PINNs）来解决复杂的微分方程。一种方法，伪微分增强PINNs，利用傅里叶变换实现更快、更有效的训练，提高保真度并处理分数阶导数。另一种方法，元逆PINNs，将逆向建模重新表述为元学习问题，以提高高维常微分方程的样本效率和泛化能力，并在药代动力学模型中取得了成功。