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AI+ 农业：iGrow 再获丰收，农业仿真落地现实世界 农业是事关人类生存的基础性行业。2020 年是腾讯 AI Lab 的「AI+ 农业」方向的又一个「丰收年」。 6 月份，腾讯 AI Lab 与世界著名农业学府荷兰瓦赫宁根大学（WUR）联办的「第二届国际智慧温室种植挑战赛」落幕。复赛的五支队伍挑战用 AI 和 IoT 物联网等前沿技术优化种植决策，并远程自动控制温室种植小番茄。复赛队的五个 AI 收成均超过有 20 年经验的农业种植专家组，其中冠军组 Automatoes 得到满分，实现亩产资源消耗减少 16%，净利增加 121%，充分展现了农业智能决策与温室自动控制的技术价值，和为农民减负的未来潜力。
此外，腾讯 AI Lab 还携手腾讯 TEG 架构平台部借助在第一届比赛中自研的 AI 算法和技术经验打造的云原生「腾讯 AIoT 智慧种植方案 iGrow」在 2020 年已落地中国农业大省辽宁。第一期番茄试点迎来「小丰收」，每亩每季净利润增加数千元，iGrow 的商业价值得到了初步验证。 在蛋白质结构预测方面，云深智药采用了腾讯 AI Lab 自研的冠军级蛋白质结构预测技术，其中涵盖两项关键技术突破：一种基于自监督学习的蛋白质折叠方法和一种基于深度学习的可迭代方法。该技术在全球唯一的蛋白质结构预测自动评估平台 CAMEO 半年内五次夺得月度冠军，领先众多国际知名研究团队。11 月，腾讯 AI Lab 在国际顶级期刊 Nature 子刊《Nature Communications》发表了，介绍了采用「从头折叠」的蛋白质结构预测方法帮助解析 SRD5A2 晶体结构的成果，揭示了治疗脱发和前列腺增生的药物分子「非那雄胺」对于该酶的抑制机制。 在虚拟筛选方面，「云深智药」平台的虚拟筛选模块首次将元学习和深度神经网络算法用于 LBDD（基于配体的药物设计）任务，通过 AI「迁移」从其他靶点上面学习到的知识（如分子局部结构对靶点结合强度的影响），应用在目标靶点上来提高模型预测精度。目前该算法在数千个实验数据集上预测精度（预测活性与实验测量活性的相关性）的中位数从目前最高记录 0.36 提升到 0.42，且筛选可用模型的百分比从 56% 提升到 60%，突破业界标准。 在分子生成方面，云深智药的分子生成算法通过人工智能来学习现有数据库中小分子的各种结构信息和靶点的关系，进而能够学习到一个分子空间。现有模型目前支持对 319 个 Kinase 和 52 个 GPC R 靶点进行分子生成。在分子生成这一过程中，云深智药的算法能够针对不同靶点在分子空间中的映射进行针对性采样，从而生成新的可能对靶点有活性的分子。 而在 ADMET 属性预测方面，云深平台也有出色表现，其药物小分子 ADMET 属性预测模块已在多个数据集上优于学术界现有最好模型 3%~11%；在合作伙伴的反馈中，平台的自研算法精度超过现有商业软件 6%~37% 不等。不仅如此，云深智药还采用了注意力等机制来可视化分子中的子结构对结果的影响，提供模型的可解释性。此外，平台还可提供本地版本等灵活的部署形式，保障用户的数据安全。 腾讯 AI Lab 还在继续推进基于 AI 的药物发现技术并为云深智药平台提供更多且范围更广的功能。有关「云深智药」平台的更多信息，请参阅或项目官网。
除此之外，腾讯 AI Lab 还开源了一个大规模自监督分子图预训练模型 GROVER。GROVER 是业界首个开源的基于深度图神经网络的图数据的大规模预训练模型，研究人员可以快速将其作为基础组件应用到需要对小分子进行编码的药物研发相关研究中，助力药物研发相关应用，例如分子属性预测、虚拟筛选等任务。 我们喜欢看 Vlog，不就是想看看不一样的世界嘛，但真到自己亲自去拍，就是另一回事儿了。 放手去拍，别给自己设限 虽说何为 Vlog 仍然没有一个标准定义，但看到这，大家也应该对它有初步的印象了：个人化、生活化、故事化的类纪录片视频。 那么根据这几点特性，想入门学习拍摄 Vlog，需要准备几样东西：学习 Vlog 的创作思路和讲故事的能力（语言表达能力），学习如何让自己在镜头前不露怯（镜头感），和一台拍摄设备。 前两者几乎可以 0 成本获得，只要多看多练就行，而设备则是丰俭由人。 土豪们可以选择 BMPCC 6K、大法 A7R4 等单反/微单设备；不想太烧钱可以选择大疆 Pocket、Insta360 或 GoPro 的运动相机，抄起就能开拍；再者用你现在手里的手机也照样能拍。
越来越多手机厂商讲述着手机拍大片的故事，其中最出名的就是苹果了，陈可辛拍的「三分钟」（2018），贾樟柯所拍的「一个桶」（2019），西奥多·梅尔菲拍的「女儿」（2020）。 （编辑：平顶山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
