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transformer-based architecture
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新的SAGE框架统一了动作和注视的识别与预测
研究人员推出SAGE，一个旨在同时识别和预测人类动作及注视模式的新框架。与以往将这些元素分开处理的模型不同，SAGE将它们整合到一个单一的、端到端可训练的模型中。这种统一的方法利用了基于Transformer的架构，并结合了时空注意力机制，该机制纳入了注视数据来预测当前和未来的动作及注视行为。为了支持进一步的研究，还建立了一个名为Exo-Cook的新基准数据集。
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AI模型解析核磁共振谱图中的分子结构
研究人员开发了一个深度学习框架，能够从一维核磁共振（NMR）谱图中解析分子结构。该AI模型借鉴了自然语言处理技术，能够准确预测包含多达40个非氢原子的分子结构，覆盖了药物类化学空间的相当一部分。基于Transformer的架构在排名前15的预测中达到了60.4%的准确率，展示了一种克服光谱数据结构生成组合复杂性的新方法。