本研究针对SELEX技术筛选小分子适配体存在的序列空间庞大、初始库设计盲目等难题，开发了DL-SELEX双模块框架。通过AptaVAE生成结构导向的初始库，结合AptaClux分析NGS数据，成功将氢化可的松和睾酮适配体的亲和力提升最高450倍，筛选轮次减少80%，为小分子适配体 ...

For English reader,please refer to English Version. 随着深度学习的发展，使用深度学习解决相关通信领域问题的研究也越来越多。作为一 ...

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本篇文章主要概括了关于贝叶斯深度学习的综述：A Survey on Bayesian Deep Learning。内容包括贝叶斯深度学习的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。 一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境，还要能“推断”关系及其不确定性。

导语：联邦学习有望有效聚合各机构从私有数据中本地习得的知识，从而进一步提高深度模型的准确性、稳健性与通用化能力。 雷锋网消息，日前，英伟达与伦敦国王学院以及一家法国初创公司Owkin合作，在新成立的伦敦医学影像与人工智能中心中应用了联邦 ...

NeurIPS是人工智能和机器学习领域的国际顶级会议，由NIPS基金会负责运营。该会议全称为神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，NIPS)，自1987年开始，每年的12月份，来自世界各地的从事AI和ML相关的专家学者和从业人士汇聚一堂。

Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。 自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示 ...