游客jnstwksgqnrgi_个人页

游客jnstwksgqnrgi
个人头像照片
5
0
0

个人介绍

暂无个人介绍

擅长的技术

获得更多能力
通用技术能力:

暂时未有相关通用技术能力~

云产品技术能力:

暂时未有相关云产品技术能力~

阿里云技能认证

详细说明
暂无更多信息

2025年02月

  • 02.11 19:43:46
    发表了文章 2025-02-11 19:43:46

    生物医药领域-分子对接SOTA模型洞察

    该文介绍了分子对接的作用过程、应用场景及分类,总结了现有软件的核心内容与评估指标,并分析了KarmaDock、DiffBindFR和RosettaVS三种最新模型的细节、性能和应用领域。研究指出,未来应关注模型长板特征,开发超大规模虚拟筛选平台以提升药物发现效率。
  • 02.11 14:04:55
    发表了文章 2025-02-11 14:04:55

    AI4Science之分子材料成像调研洞察

    分子成像在材料科学中意义重大,通过位形空间、频率空间和光谱学等成像方法,揭示材料微观结构与动态变化。结合AI技术,可深入理解材料特性,解决能源、环境等问题。然而,该领域数据复杂,尚无统一的数据集和Benchmark,模型也处于初期阶段。本文从成像方法、任务类型、机器学习模型、数据集与Benchmark、Python工具包及通用模型等多个维度进行了调研,探讨了多模态数据利用、大规模数据集构建等关键问题,并列举了相关参考论文。
  • 02.09 22:14:54
    发表了文章 2025-02-09 22:14:54

    DGL(0.8.x) 技术点分析

    DGL是由Amazon发布的图神经网络开源库,支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。DGL采用消息传递范式进行图计算,包括边上计算、消息函数、点上计算、聚合与更新函数等。其架构分为顶层业务抽象、Backend多后端适配、Platform高效计算适配以及C++性能敏感功能层,确保高效、灵活的图神经网络开发。
  • 02.07 19:42:34
    发表了文章 2025-02-07 19:42:34

    图机器学习调研洞察:PyG与DGL

    图神经网络(GNN)是人工智能领域的研究热点,广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示,DGL性能最优、内存占用最低,PyG次之。在AI for Science领域,PyG应用更广泛,尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式,保留图结构;PyG则采用Tensor Centric方式,适合小图场景。

2025年01月

  • 01.26 16:57:15
    发表了文章 2025-01-26 16:57:15

    新手入门:DGL在昇腾上的安装问题

    本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL(Deep Graph Library)的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构,接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性,从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题,通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外,针对NPU芯片适配,重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。
  • 发表了文章 2025-02-11

    生物医药领域-分子对接SOTA模型洞察

  • 发表了文章 2025-02-11

    AI4Science之分子材料成像调研洞察

  • 发表了文章 2025-02-09

    DGL(0.8.x) 技术点分析

  • 发表了文章 2025-02-07

    图机器学习调研洞察:PyG与DGL

  • 发表了文章 2025-01-26

    新手入门:DGL在昇腾上的安装问题

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息