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AMPLY Discovery是一款尖端的AI工具,旨在通过模拟自然进化过程,帮助生物制药公司和研究机构发现新药,尤其是针对癌症和耐药性感染等挑战性疾病。
AMPLY Discovery的特点:
- 1. AI驱动的药物发现,利用先进的机器学习算法探索自然化合物
- 2. 数字生物打印,将数字发现转化为可进行现实测试的分子
- 3. 下一代测序技术,提升药物发现过程
- 4. 在顶级医院实验室进行试验,验证发现化合物对真实疾病的有效性
AMPLY Discovery的功能:
- 1. 生物制药公司用来更高效地发现新药
- 2. 研究机构用于学术研究中的药物发现
- 3. 医疗机构探索针对耐药疾病的新治疗方法
- 4. 生物技术初创企业利用该平台与大型生物制药公司竞争
- 5. 非营利组织和教育机构利用工具寻找低利润疾病的治疗方案
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
name: “Interpolating between Optimal Transport and MMD using Sinkhorn Divergences” description: “该项目研究通过Sinkhorn散度在最优传输和MMD之间进行插值的方法。” url: “https://www.arxiv-vanity.com/papers/1810.08278” features: – “结合了最优传输和最大均值差异(MMD)的优点” – “利用Sinkhorn散度进行有效的数据比较” – “支持多种数据分布的插值” usage: – “用于机器学习中的数据分布比较” – “在统计学中用于验证假设” – “在图像处理领域中进行图像特征的比较和分析”-研究最优传输与MMD的插值方法
该项目研究通过Sinkhorn散度在最优传输和最大均值差异(MMD)之间进行插值的方法,旨在提供一种有效的数据比较工具,支持多种数据分布的插值,帮助解决机器学习、统计学和图像处理等领域中的相关问题。
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