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公开(公告)号：CN119785922A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510281618.8
申请日：2025-03-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本公开提供了一种小分子生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及小分子生成技术领域，其中方法包括：获取小分子安全知识图谱，在该图谱中，每一节点内存储有一个现有小分子的属性数据，每一第一枝叶内存储有位于该第一枝叶两端的节点对应的现有小分子之间的化学关系数据；对于每一现有小分子，从相应节点内提取与该现有小分子的毒性类型和功能类型相关的属性数据，构建嵌入向量；基于嵌入向量筛选出重要节点；以及，基于重要节点对小分子生成模型进行生成偏好的调整，使其生成符合设定毒性、功能要求的新小分子。该方法通过结合小分子安全知识图谱与知识偏好优化技术，确保生成的新分子符合药效标准，并具备高度的生物安全性。
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公开(公告)号：CN117745639A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311471660.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心
Abstract: 本申请涉及一种多尺度深度特征统计的盲图像质量评价方法、系统和存储介质。所述方法包括：分别将待测图像以及目标图像训练集输入多尺度输出的卷积神经网络，得到待测图像的第一特征图集、目标图像训练集的第二特征图集；分别对第一特征图集和第二特征图集进行统计分析得到第一特征向量和第二特征向量集；对第一特征向量进行拟合得到第一多元高斯模型确定待测图像的第一评价参数，对第二特征向量集进行拟合得到第二多元高斯模型确定目标图像训练集的第二评价参数；基于第一评价参数和第二评价参数，生成待测图像的盲图像质量评价分数。采用本方法能够实现多尺度深度特征提取和统计分析相结合的盲图像质量评价，提高盲图像质量评价的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119920301A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411716230.8
申请日：2024-11-27
Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心
Abstract: 本申请涉及一种蛋白质对接预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质；获取目标蛋白质对应的第一相似蛋白质以及第二相似蛋白质；根据第一相似蛋白质，对目标蛋白质进行序列增强处理，得到增强序列特征；根据第二相似蛋白质，对目标蛋白质进行结构增强处理，得到增强空间特征；对目标蛋白质进行关键结构区域特征提取，得到关键结构特征；根据目标蛋白质对应的增强序列特征、增强空间特征以及关键结构特征进行特征融合，得到待对接蛋白质组表征；根据待对接蛋白质组表征，对待对接蛋白质组进行对接预测，得到蛋白质对接预测结果；能够精准描述蛋白质对接中的微观结构变化，提高了对接预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119626323B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510152043.X
申请日：2025-02-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请涉及一种统一蛋白质改造方法、装置以及计算机设备，通过基于文本‑蛋白质对数据集，微调初始蛋白质表征模型，使人类语言大模型和所述初始蛋白质表征模型在语义空间进行对齐，得到目标蛋白质表征模型；将获取到的优化目标输入所述人类语言大模型，得到第一表征；基于获取到的关键突变位点，生成蛋白质突变体的集合；将所述蛋白质突变体的集合输入所述目标蛋白质表征模型，得到各个所述蛋白质突变体对应的第二表征；基于与所述第一表征匹配的所述第二表征，得到符合优化目标的蛋白质突变体，解决了蛋白质功能预测泛化性差的问题，提高对未知蛋白质和突变体的功能预测性能，实现高效的蛋白质改造效果。
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公开(公告)号：CN116913379B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310925090.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代优化预训练大模型采样的定向蛋白质改造方法，包括：基于蛋白质预训练大模型对目标蛋白质关键突变位置进行预测，得到候选突变氨基酸的概率分布；根据概率分布采用最优传输距离采样候选突变氨基酸以得到目标突变蛋白质；利用高通量实验设备合成目标突变蛋白质并进行生化测试，得到湿实验标注结果；将带有湿实验标注结果的目标突变蛋白质对模型进行有监督训练，利用训练后的模型对目标蛋白质关键突变位置进行预测并降序排序；依据降序排序筛选多个突变蛋白质，并结合天然蛋白质对大模型做无监督微调；利用微调后的蛋白质预训练大模型，重复上述过程直至达到蛋白质改造预期目标。该方法蛋白质改造效率和准确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119626323A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152043.X
申请日：2025-02-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请涉及一种统一蛋白质改造方法、装置以及计算机设备，通过基于文本‑蛋白质对数据集，微调初始蛋白质表征模型，使人类语言大模型和所述初始蛋白质表征模型在语义空间进行对齐，得到目标蛋白质表征模型；将获取到的优化目标输入所述人类语言大模型，得到第一表征；基于获取到的关键突变位点，生成蛋白质突变体的集合；将所述蛋白质突变体的集合输入所述目标蛋白质表征模型，得到各个所述蛋白质突变体对应的第二表征；基于与所述第一表征匹配的所述第二表征，得到符合优化目标的蛋白质突变体，解决了蛋白质功能预测泛化性差的问题，提高对未知蛋白质和突变体的功能预测性能，实现高效的蛋白质改造效果。
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公开(公告)号：CN116913379A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310925090.4
申请日：2023-07-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代优化预训练大模型采样的定向蛋白质改造方法，包括：基于蛋白质预训练大模型对目标蛋白质关键突变位置进行预测，得到候选突变氨基酸的概率分布；根据概率分布采用最优传输距离采样候选突变氨基酸以得到目标突变蛋白质；利用高通量实验设备合成目标突变蛋白质并进行生化测试，得到湿实验标注结果；将带有湿实验标注结果的目标突变蛋白质对模型进行有监督训练，利用训练后的模型对目标蛋白质关键突变位置进行预测并降序排序；依据降序排序筛选多个突变蛋白质，并结合天然蛋白质对大模型做无监督微调；利用微调后的蛋白质预训练大模型，重复上述过程直至达到蛋白质改造预期目标。该方法蛋白质改造效率和准确度高。
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公开(公告)号：CN119940491A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411756393.9
申请日：2024-12-02
Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心
Abstract: 本申请涉及一种科学任务处理方法、装置、计算机设备以及可读存储介质。所述方法包括：建科学工具知识图谱；获取待处理科学任务；基于所述待处理科学任务，遍历所述科学工具知识图谱，确定所述待处理科学任务适配的科学工具链；所述科学工具链包括至少一个最优科学工具的调用顺序；基于所述科学工具链，执行所述待处理科学任务，得到所述待处理科学任务的执行结果。采用本方法能够实现检索增强的科学工具选取和调用，提高科学任务的处理效率和全局准确率，降低资源消耗。
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公开(公告)号：CN118569213A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410530635.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大差异竞赛实现大语言模型样本的评估方法和装置，包括：指令池生成：从评价基准数据集中提取指令种子，并对指令种子进行演化生成指令池；指令样本选择：基于最大差异竞赛从指令池中选择使任意两个大语言模型的输出语义存在最大差异的指令作为指令样本；人类主观评价：指令样本在不同大语言模型的输出语义提交给人类评价者，并接收人类评价者通过三选一强制方式对输出语义的评价结果；评价排名：利用Elo评价系统整合所有评价结果，并转化为大语言模型指令样本的全球排名，这样可以克服机器评价偏见的同时，提升人类评估的效率和效果。
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公开(公告)号：CN117994360A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311483507.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心
IPC: G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06T3/4038 , G06T3/02
Abstract: 本申请涉及一种基于深度可逆神经网络的图像色差测量方法、系统和介质，其中，基于深度可逆神经网络的图像色差测量方法包括：获取在感知不均匀的颜色空间中的多个图像对；将所述图像对作为训练样本输入至深度可逆神经网络模型中进行训练，得到色差测量模型；其中，所述色差测量模型采用可逆三维坐标变换函数将所述图像对从所述感知不均匀的颜色空间映射至感知均匀的颜色空间，得到坐标可逆变换后的图像对；并计算所述坐标可逆变换的图像对在所述感知均匀的颜色空间的色差；将待测量图像对输入至所述色差测量模型，获得所述待测量图像对的色差，提高了在测量自然图像色差和均匀颜色块色差上的性能。
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