‍Нейронка для нейротоксинов

В феврале прошлого года я впервые обращался к теме прогнозирования новых химических соединений методами глубокого обучения — когда опубликовал перевод об инструменте FermiNet. Такие исследования, находящиеся на стыке физики, химии, биоинформатики и фармакологии, призваны смоделировать потенциально возможные химические связи и конфигурации молекул. Так можно одновременно удешевить и значительно ускорить разработку новых лекарств. Также я затрагивал эту тему в статье о выращивании кристаллов, но в несколько ином аспекте: гравитация вносит коррективы в форму молекул, поэтому некоторые конфигурации молекул быстро «сминаются». Эта проблема остро стоит при производстве баснословно дорогих препаратов (прежде всего, противораковых), терапевтический эффект которых заключается в поддержании строго определенной формы молекул, блокирующих патологические биохимические процессы. Если бы мы могли поставить на поток производство филигранных молекул (в частности, ферментов), блокирующих работу определенных белков, это преобразило фармакологию, в значительной степени ее персонализировав. Но у такой линии исследований есть и обратная сторона: она открывает путь к созданию чрезвычайно токсичных и цепких веществ, которые было бы практически невозможно «выковырять» из биохимического аппарата, если они там окажутся.

https://habr.com/ru/post/662694/

Effective Deployment of CNNs for 3DoF Pose Estimation and Grasping in Industrial Settings

Github: https://github.com/m4nh/loop

Video: https://www.youtube.com/watch?v=njLINQIA9iI

Paper: https://arxiv.org/abs/2012.13210v1

👉 @bigdata_1

⭐ CelebA-Spoof: Large-Scale Face Anti-Spoofing Dataset with Rich Annotations

Github: https://github.com/Davidzhangyuanhan/CelebA-Spoof

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.12642v2

Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1OW_1bawO79pRqdVEVmBzp8HSxdSwln_Z

Video: https://www.youtube.com/watch?v=A7XjSg5srvI&t=4s&ab_channel=YuanhanZhang

👉 @bigdata_1

MuZero General: Open Reimplementation of MuZero

GitHub: https://github.com/werner-duvaud/muzero-general

Paper: https://arxiv.org/abs/1911.08265

👉 @bigdata_1

CogDL: An Extensive Research Toolkit for ​Deep Learning on Graphs

http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/cogdl/

Github: https://github.com/THUDM/cogdl

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.00959

Dateset: https://github.com/THUDM/cogdl/blob/master/cogdl/datasets/README.md

👉 @bigdata_1

Histogram-Based Gradient Boosting Ensembles in Python

https://machinelearningmastery.com/histogram-based-gradient-boosting-ensembles/

👉 @bigdata_1

🤖 A Text-to-Speech Transformer in TensorFlow 2

Github: https://github.com/as-ideas/TransformerTTS

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.00993v1

Samples: https://as-ideas.github.io/TransformerTTS/

👉 @bigdata_1

Attention-Based Adaptive Spectral-Spatial Kernel ResNet for Hyperspectral Image Classification

Github: https://github.com/suvojit-0x55aa/A2S2K-ResNet

Paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/9306920

👉 @bigdata_1

🧠 Multimodal Neurons in Artificial Neural Networks

https://openai.com/blog/multimodal-neurons/

Github: https://github.com/openai/CLIP-featurevis

Paper: https://distill.pub/2021/multimodal-neurons/

👉 @bigdata_1

Generating Beautiful Neural Network Visualizations

https://www.kdnuggets.com/2020/12/generating-beautiful-neural-network-visualizations.html

👉 @bigdata_1

Anycost GAN

Anycost GANs for Interactive Image Synthesis and Editing

https://hanlab.mit.edu/projects/anycost-gan/

Github: https://github.com/mit-han-lab/anycost-gan

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03243

👉 @bigdata_1

Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis.

Github: https://github.com/lucidrains/lightweight-gan

Paper: https://openreview.net/forum?id=1Fqg133qRaI

👉 @bigdata_1

RTAB-Map

Real-Time Appearance-Based Mapping

http://introlab.github.io/rtabmap/

Github: https://github.com/introlab/rtabmap

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03827v1

👉 @bigdata_1

Factor Normalization for Deep Neural Network Models

Github: https://github.com/HazardNeo4869/FactorNormalization

Paper: https://openreview.net/forum?id=LcPefbNSwx_

👉 @bigdata_1

Precise Multi-Neuron Abstractions for Neural Network Certification

Github : https://github.com/eth-sri/eran

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03638v1

👉 @bigdata_1