DeepChem AI框架

Keras

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开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。Keras是一个开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。

SchNetPack 文档

AI 模型

用于原子系统的深度学习 Python 库。它提供了一个灵活的框架，用于构建和训练神经网络势，使研究人员能够使用先进的 AI 模型进行模拟和分析分子性质。文档托管在 Read the Docs 上。SchNetPack 是一个用于原子系统的深度学习 Python 库。它提供了一个灵活的框架，用于构建和训练神经网络势，使研究人员能够使用先进的 AI 模型进行模拟和分析分子性质。文档托管在 Read the Docs 上。

DeepNeuralNetQSAR - QSAR的AI模型

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AI驱动的工具，旨在增强定量构效关系（QSAR）建模。它促进了化合物活性的预测，帮助研究人员进行药物发现和开发。DeepNeuralNetQSAR是一个AI驱动的工具，旨在增强定量构效关系（QSAR）建模。它促进了化合物活性的预测，帮助研究人员进行药物发现和开发。

ChemCrow

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开源软件包，旨在利用大型语言模型解决复杂的化学任务。它基于 Langchain 构建，集成了 RDKit 等工具和 Pubchem 等数据库。它允许用户执行分子量计算和反应预测等任务。该项目可在 GitHub 和 Hugging Face 上获取。ChemCrow 是一个开源软件包，旨在利用大型语言模型解决复杂的化学任务。它基于 Langchain 构建，集成了 RDKit 等工具和 Pubchem 等数据库。它允许用户执行分子量计算和反应预测等任务。该项目可在 GitHub 和 Hugging Face 上获取。

DeepSeek-V3

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DeepSeek 发布的开放权重混合专家语言模型，拥有 6710 亿个参数，总共每个令牌激活 370 亿个参数。该模型在 14.8 万亿个令牌上进行预训练，具有 128K 的上下文长度，代码和权重已在 GitHub 和 Hugging Face 上发布，供自托管或通过 DeepSeek 的聊天网站使用。DeepSeek-V3 是 DeepSeek 发布的开放权重混合专家语言模型，拥有 6710 亿个参数，总共每个令牌激活 370 亿个参数。该模型在 14.8 万亿个令牌上进行预训练，具有 128K 的上下文长度，代码和权重已在 GitHub 和 Hugging Face 上发布，供自托管或通过 DeepSeek 的聊天网站使用。

TensorFlow

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为所有人设计的开源机器学习框架。它提供了一个全面的生态系统，用于构建和部署机器学习模型，使开发者和研究人员都能轻松使用。TensorFlow 是一个为所有人设计的开源机器学习框架。它提供了一个全面的生态系统，用于构建和部署机器学习模型，使开发者和研究人员都能轻松使用。

Graphormer - Microsoft Research

AI 模型

用于分子建模任务的深度学习包，可加速材料和药物发现的研究。它支持分子动力学和性质预测，并计划未来增强反应预测和大规模分子建模功能。在图级别预测任务上，其性能优于传统的图神经网络。Graphormer 是一个用于分子建模任务的深度学习包，可加速材料和药物发现的研究。它支持分子动力学和性质预测，并计划未来增强反应预测和大规模分子建模功能。在图级别预测任务上，其性能优于传统的图神经网络。

深度基因组学

AI 应用

#17

利用人工智能和生物学发现和设计基因药物。他们的BioFM平台通过识别其他人可能忽视的分子和靶点，加速药物发现，旨在创造改变生命的药物。深度基因组学利用人工智能和生物学发现和设计基因药物。他们的BioFM平台通过识别其他人可能忽视的分子和靶点，加速药物发现，旨在创造改变生命的药物。