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新型拓扑神经网络提升分子性质预测能力
研究人员开发了一个名为数学不变式赋能拓扑神经网络（MITNNs）的新框架，以改进分子和材料性质的预测。与使用有限结构表示的现有方法不同，MITNNs 集成了多种数学视角，包括拓扑学、谱理论、交换代数和微分几何。这种多模态方法捕获了更全面的结构信息，并在预测蛋白质-配体结合、金属有机框架性质、蛋白质溶解度和分子毒性方面，与当前方法相比表现出优越的性能。
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TAGTorch 库统一了几何、拓扑和对称机器学习工具
研究人员推出 TAGTorch，一个基于 PyTorch 的新开源库。该库旨在统一处理涉及几何、拓扑或对称感知数据结构的机器学习应用的工具。TAGTorch 提供了数据预处理方法、架构、训练技术和模型分析工具，解决了这些专业领域软件生态系统当前碎片化的问题。