评分

「AI+物理先验知识」，浙大、中国科学院通用蛋白质-配体相互作用评分方法登Nature子刊

编辑 | X蛋白质就像是身体中的精密锁具，而药物分子则是钥匙，只有完美契合的钥匙才能解锁治疗之门。科学家们一直在寻找高效的方法来预测这些「钥匙」和「锁」之间的匹配度，即蛋白质-配体相互作用。然而，传统的数据驱动方法往往容易陷入「死记硬背」，记住配体和蛋白质训练数据，而不是真正学习它们之间的相互作用。近日，浙江大学和中国科学院研究团队，提出了一种名为 EquiScore 的新型评分方法，利用异构图神经网络整合物理先验知识，并在等变几何空间中表征蛋白质-配体相互作用。EquiScore 基于一个新数据集进行训练，该数据

6/13/2024 3:58:00 PM

ScienceAI

每年节省 2000 多万美元，美国得州率先利用 AI 阅卷给学生评分

感谢得克萨斯州成为美国首个公开采用人工智能阅卷评分的州。得州近日宣布学术准备评估（STAAR）考试中笔试部分将使用“自动评分引擎”给学生打分。IT之家注：STAAR 是在每学年结束时，美国得州针对 3 至 12 年级公立学校学生，评估其能力的考试。STAAR 考试基于得州课程标准，涵盖包括阅读，写作，数学，科学和社会学在内的核心科目。美国得州于 2023 年开始推进 STAAR 考试改革，修订后的考试减少了选择题，开放式问题数量是此前的 7 倍。TEA 学生评估主管 Jose Rios 表示未来的考试尽可能推行开放

4/11/2024 12:08:16 PM

故渊

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