>Исследователи из МГУ разработали новую модель для ускоренной разработки лекарств.
единственное что хуйловики разрабатывают это ускоренное повышение цен на лекарства
глицин стоил раньше 12р буквально пару лет назад , сейчас уже стоит 70 рублей, поменяли только коробку
вот это наебизнес чисто по хуйловски, по либерастически
>глицин стоил раньше 12р буквально пару лет назад , сейчас уже стоит 70 рублей, поменяли только коробку
Никто не ожидал, что эту бесполезную хуйню действительно будет кто-то брать. Если дебилы хотят отдавать 12р за нихуй, то и 70 отдадут. А потом и по 500 можно сделать с чистой совестью, хуле, все равно от недостатка этого в организме никто не умрет, а от достатка - не вылечится.
>бесполезная хуйня
это ты (лахтодырявый выблядок) и твой хозяин хуйло
ведь именно он продаёт фуфломицины и именно он стоит за подорожанием ВСЕГО стремительными темпами в пидерахии
Ура!
Пиздец тебя кроет
91 два окатыша сисяна? Или опять накрутка?
>91 два окатыша сисяна? Или опять накрутка?
моча подзалупная
если и есть накрутки то только от лахтошвалей
А в Свинорабии что бы вы думали? Самый большой трiзуб из говна!
Пока Россия находится на пике научного прогресса, хохлы прозябают в нищете и убожестве. А ведь когда-то были частью одной страны, странно даже вспоминать.
Опуская политсрач, хочу сказать, что тема ахуенная
Есть по 40.
«Мы использовали глубокую нейронную сеть “Трансформер”. Эту архитектуру придумали исследователи из Google Brains в 2017 году для обработки естественного языка. Трансформер состоит из энкодера и декодера. Энкодер отображает входную последовательность символов в некоторый вектор. Затем декодер посимвольно генерирует на выходе последовательность, используя этот вектор. Одной из важнейших особенностей Трансформера являются self attention слои. Self attention — это механизм внимания, который устанавливает связи между различными участками одной и той же последовательности и на основании этой информации строит ее представление. В нашей задаче в качестве слов мы рассматриваем аминокислоты и отдельные символы строкового представления молекулы (SMILES)», — рассказала соавтор исследования Дарья Гречишникова.
Разработка лекарственных препаратов — дорогой и долгий процесс, один из его важнейших этапов — поиск молекулы, способной воздействовать на белок-мишень. Большинство методов основывается на трехмерной структуре белка или же на информации о уже известных лигандов, связывающихся с данным белком-мишенью. В настоящее время активно исследуется возможность применения методов машинного обучения для решения этих задач.
Self attention-слою требуется константное число последовательных операций для установления связей между любыми элементами последовательности, что позволяет ему справляться с длинными последовательностями. Этот механизм подходит для задачи перевода последовательности белка в строковое представление лиганда по двум причинам. Ученые впервые представили белок-специфичный дизайн лекарств как проблему перевода между «языком» аминокислот и строковым представлением молекулярной структуры. При этом белок рассматривается как «контекст» для генерации связывающийся с ним молекулы. Такая постановка задачи позволила ученым адоптировать одну из самых успешных архитектур в области машинного перевода к задачам генерации молекул. Оказалось, что аминокислотной последовательности белка достаточно для того, чтобы сгенерировать молекулы, связывающиеся с заданным белком.
https://indicator.ru/medicine/v-rossii-sozdali-model-dlya-uskorennoi-razrabotki-lekarstv-01-03-2021.htm