在通过马尔可夫模型研究打结蛋白的变化通路的过程当中，需要对初始通路附近，以及可行域空间中的可能初始构象进行大量的采样，只有足够多的分子构象才能给分析过程带来可靠的信息，传统的基于 CPU 的分子动力学模拟是非常耗时的，并行效率低，得到的构象不足以通过马尔可夫模型进行分析，我们利用 NVIDIA 的 TESLA K80 GPU 加速了这一采样过程，并实现了分布式的加速。
以全原子 Go 模型为主要研究方法，通过对三叶结蛋白质的分子动力学模拟，得到大量三叶结蛋白质
阅读全文 → 2022-12-19
蛋白质折叠是指蛋白质多肽链从无规则的卷曲状态折叠成具有特定功能的三维空间结构，它是生命活动最基本的过程，只有正确的折叠成三维结构才能有效地发挥其特定的生物学功能，并将生命信息表达出来。目前，蛋白质折叠问题是生物学的前沿课题之一，对于蛋白质结构预测和蛋白质折叠机理的研究都有着重要的研究价值。
打结蛋白质是一类特殊的蛋白质，而三叶结蛋白质又是其中有代表性的一类。传统的研究过程中，很难通过实验观察到三叶结蛋白质中氨基酸链折叠成结的具体过程。已有的方法是通过增
阅读全文 → 2022-12-16
蓝海大脑深度学冷冻电镜水冷工作站研究人员表示：分子反应动力学国家重点实验室(依托于中国科学院大连化学物理研究所。其发展和利用国际先进的化学反应动力学实验技术和高精度动力学理论相结合的方法，深入细致地研究重要化学过程中的动力学机理，在原子、分子的层次和量子态分辨水平上揭示基本化学动力学规律，在分子反应动力学基础科学研究中做出重要创新成果，为重大科学技术进步提供基础知识支撑，保持反应动力学研究的国际领先地位，占据国际化学反应动力学研究的至高点。分子反应动力学国家重点实验室一直是国内化学反应动力学的主要研究基地
阅读全文 → 2022-12-16
跨模态数据分析通常包含图像处理和文本处理两个通路。在图像处理方向，我们选用当前最强大的 152 层残差网络来进行特征学习。由于所使用的网络比较深，因此将模型放到多个 GPU上进行并行学习。网络包含的卷积操作可以用 DGX-1 中的P100 GPU 来进行加速，并且 DGX-1 超强的性能使得 GPU 并行操作比一般的传统机器要快很多。
在文本通路方面，使用 LSTM 网络来对数据进行序列化建模，即把每个词语当作 LSTM 每个时刻的数据。随着时间进行，最终预
阅读全文 → 2022-12-16
蓝海大脑高性能计算液冷工作站研究人员研究表示：据研究表示：模式识别国家重点实验室依托单位中国科学院自动化研究所成立于 1956 年 10 月，是我国最早开展人工智能研究的国立研究机构之一。目前的主要研究方向为模式识别基础、图像处理与计算机视觉、语音语言信息信息处理、模式识别与人工智能应用技术等。
模式识别国家重点实验室现有固定人员 113 人，包括中科院院士 1 人，中科院“百人计划”引进人才 11 人，国家杰出青年基金获得者 7 人，IEEE Fellow 4 人，IAPR Fellow 5 人。
阅读全文 → 2022-12-16
StellarX 是一款由 OVA 驱动的元宇宙创建软件，无需任何编程知识便可使用该软件。该 3D 创作解决方案由 AI 驱动，目前可在电脑桌面上和扩展现实（XR）中使用。非编程人员可以利用该软件，通过简单的拖放操作，构建沉浸式工作场景。
StellarX 目前可在 Steam/Steam XR* 上使用，并且即将在 Meta Quest Store 发布。NVIDIA CloudXR 赋能 StellarX 进行无线流式传输，可助力各行业的业务团队不受线缆束
阅读全文 → 2022-12-16
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