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1. PDeepPP 通过将 ESM-2 蛋白质语言模型嵌入与混合 Transformer-CNN 架构融合，引入了统一的肽识别深度学习框架。该设计在各种生物信息学任务中均实现了高精度和可扩展性。 2. PDeepPP 在 33 项基准生物学任务中的表现显著优于先前的方法，包括抗菌、抗癌和糖基化位点识别。在抗菌肽检测中，其准确率达到 97.26%，PR AUC 为 0.9977，在抗疟药检测
MegaFold是一个跨平台系统，用于加速蛋白质结构预测模型（例如 AlphaFold3、AlphaFold2）。 为什么选择 MegaFold？ 跨平台支持：通过优化的基于 Triton 的内核，支持在异构设备上执行，包括 NVIDIA GPU 和 AMD GPU。 易于使用：只需更改几行代码即可获得巨大的性能提升 速度提升：每次迭代训练时间加快高达 1.73 倍 减少内存：将
NativeMind是开源的完全在本地设备运行的AI助手。NativeMind支持DeepSeek、Qwen、Llama等多种模型，基于Ollama集成能无缝加载和切换。NativeMind功能包括智能对话、网页内容分析、翻译、写作辅助等，均在浏览器内完成，无需云同步。NativeMind确保数据100%本地处理，无云依赖，无追踪，无日志，让用户完全掌控自己的数据。 NativeMind的主要功
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