湖南大学教师曾湘祥：好的老师应当培养出比自己更优秀的学生！在很多人心目中，微软亚洲研究院一直是令人向往的计算机科学研究领域的“圣殿”，不仅因为它产出的研究成果业界瞩目，还因为它是一个高端计算机人才培养的摇篮。不久前，湖南大学信息科学与工程学院曾湘祥教授团队的一名同学获得该机构的实习offer，与其一同录...
不久前,湖南大学信息科学与工程学院曾湘祥教授团队的一名同学获得该机构的实习offer,与其一同录取的其他几人均为清华、北京大学的学生。 谈起入职湖南大学两年来的教学心得,曾湘祥表示“好的老师应当培养出比自己更优秀的学生”。 信息科学与工程学院...
因科研项目需要,湖南大学生物学院罗宵/信科院曾湘祥教授联合招聘博士后研究人员1-2名,诚邀海内外优秀青年学者加盟! 一、岗位要求 1.获得(或即将获得)生物、计算机、数学或其他相关专业背景的博士学位,具备良好的编程能力与科研素养,有深度学习、基因组学、生物信息学等相关研究经验者优先考虑。 2.入站后拟开展人工智...
因科研项目需要,湖南大学生物学院罗宵/信科院曾湘祥教授联合招聘博士后研究人员1-2名,诚邀海内外优秀青年学者加盟! 一、岗位要求 1.获得(或即将获得)生物、计算机、数学或其他相关专业背景的博士学位,具备良好的编程能力与科研素养,有深度学...
谈起入职湖南大学两年来的教学心得,曾湘祥表示“好的老师应当培养出比自己更优秀的学生”。 信息科学与工程学院曾湘祥教授。 教书育人 长江后浪推前浪,青出于蓝胜于蓝 初见曾湘祥时,他刚结束一场组会。等待间,听到几名走出会场的研究生讨论道:“曾老师工作起来真的特别拼,早上七点就能在办公室找到他,晚上十点...
近日,湖南大学信息科学与工程学院曾湘祥教授课题组提出了一种全新的分子表征框架——基于分子图像的无监督深度学习框架 ImageMol,能够对分子性质和药物靶点进行准确预测,为加速药物研发进程提供了新的途径。该成果以“Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a self-supervised image representat...
分子动力学(MD)模拟技术在研究蛋白-蛋白复合物的构象多样性和动态行为方面发挥了关键作用。 然而,这种技术在采样效率和计算成本方面存在显著的局限性。 研究人员首先通过MD模拟获取蛋白-蛋白复合物的构象数据,然后训练AlphaPPImd模型学习模拟结果的数据分布,用于生成新的蛋白质构象集合。
近日,湖南大学史俊峰、曾湘祥教授团队与美国Cleveland Clinic的程飞雄教授团队合作在Nature Communication上发表文章A Foundation Model Identifies Broad-Spectrum Antimicrobial Peptides against Drug-Resistant Bacterial Infection。 研究人员开发了一种基于深度学习的AMP生成模型deepAMP,并成功筛选出具有强效、广谱抗菌活性的新...
针对这一问题,来自中国湖南大学的曾湘祥教授团队开发了一个基于自监督图像处理的预训练深度学习框架--ImageMol。该框架借鉴了计算机视觉领域最新的发展成果,可以从大规模无标签的分子图像中自主学习分子特征提取方式,模拟了人类从分子图像中学习和理解化学知识的过程。测试表明,ImageMol在分子性质和靶点预测等下游任务中性...