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搜索结果: 1-2 共查到计算机科学技术 图神经网络相关记录2条 . 查询时间(0.227 秒)
中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室的博士生刘明昊,针对人工智能和理论计算机科学中的基础问题之一——最大可满足性问题(MaxSAT),提出了一种基于图神经网络的深度学习系统,在求解大规模的困难MaxSAT实例时可以快速获得更高质量的解。该研究成果以“Can Graph Neural Networks Learn to Solve the MaxSAT Problem?”为题发表在人工智能领...
基于机器学习预测化合物性能的方法在材料研发的虚拟筛选中发挥着重要作用。现有方法通过人工提取特征构建传统机器学习模型,存在着特征提取困难以及难以处理简化分子线性输入(SMILES)码等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种端到端的图神经网络预测树脂材料高温性能的方法。首先将树脂材料的SMILES码表示为图形,其中顶点代表原子,边代表化学键;然后通过构建分子图的图神经网络得到分子的向量表示;最后通过构...

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