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[发明专利]一种分子图输出方法及装置-CN202310237436.1在审
发明人：吴振兴;康玉;侯廷军;谢昌谕;曹东升;邓亚峰;施慧 -专利权人：杭州碳硅智慧科技发展有限公司;浙江大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种分子图输出方法及装置。所述方法包括：获取化学分子SMILES；将化学分子SMILES拆分成分子子结构；将化学分子SMILES和分子子结构输入至预先构建的分子性质预测模型；调用分子性质预测模型对化学分子SMILES进行处理，得到化学分子SMILES的无掩盖预测值，并对分子子结构依次进行掩盖处理，得到掩盖不同分子子结构的掩盖预测值；基于无掩盖预测值和掩盖预测值，输出化学分子SMILES对应的不同子结构贡献的分子图。本申请可以计算出每个子结构对性质的贡献值，提供可解释性。
一种分子输出方法装置

[发明专利]分子生成方法、装置及计算机可读存储介质和终端设备-CN202010311281.8有效
发明人：王硕;谢昌谕;张胜誉;廖奔犇;姚小军 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明实施例公开了分子生成方法、装置及计算机可读存储介质和终端设备，应用于人工智能的信息处理技术领域。分子生成装置会确定种子分子进行形状变化后形成的生成分子的活性信息，这样考虑到生成分子与受体相结合的稳定性；同时，分子生成装置还会将活性较高的生成分子的第一药效团特征与种子分子的第二药效团特征进行比较，得到相似度在预置范围的生成分子作为新的种子分子，再形成新的生成分子，由于药效团特征的相似度较小时，说明生成分子与种子分子之间的骨架相差较大，这样，通过新的种子分子再形成新的生成分子时，可以得到骨架丰富且活性较高的生成分子，加速了新药物的发现。
分子生成方法装置计算机可读存储介质终端设备

[发明专利]分子结合构象确定方法及装置-CN202310452223.0在审
发明人：张徐俊;侯廷军;陈广勇;谢昌谕;康玉;沈超;王哲;王天玥;王二成;邓亚峰;施慧 -专利权人：杭州碳硅智慧科技发展有限公司;之江实验室
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种分子结合构象确定方法及装置。包括：获取化学分子对应的分子图，及蛋白质对应的残基图；将所述分子图和所述残基图输入至分子对接模型，所述分子对接模型包括：分子图编码网络层、残基图编码网络层和构象预测网络层；调用所述分子图编码网络层对所述分子图进行处理，更新所述分子图的分子节点特征，并调用所述残基图编码网络层对所述残基图进行处理，更新所述残基图的蛋白节点特征；调用相互作用构建模块对更新后的残基图和分子图进行图节点对并新增边处理，得到相互作用图；调用所述构象预测网络层对所述相互作用图进行处理，得到所述化学分子与所述蛋白质之间的分子结合构象。本申请可以提高结合构象的预测精度和预测速度，以及虚拟筛选的筛选能力和命中率。
分子结合构象确定方法装置

[发明专利]一种蛋白分子构象的生成方法及装置-CN202310444442.4在审
发明人：赵奕淏;康玉;侯廷军;张锦途;谢昌谕;邓亚峰 -专利权人：杭州碳硅智慧科技发展有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种蛋白分子构象的生成方法及装置。所述方法包括：获取蛋白分子对应的PDB(蛋白质三维结构数据文件)晶体结构；对所述PDB晶体结构进行处理，得到所述蛋白分子在当前时刻的蛋白分子构象；获取所述蛋白分子构象与配体之间的非键势能；根据所述非键势能和偏置势能函数，计算得到所述蛋白分子构象对应的偏置势能；基于所述偏置势能和所述蛋白分子构象，生成所述蛋白分子在下一时刻的蛋白分子构象。本申请实施例可以在0.2微秒的时间下模拟得到结合态的构象，大大的提高了模拟的采样效率。
一种蛋白分子构象生成方法装置

[发明专利]一种反应条件预测模型训练方法及装置-CN202211579416.4在审
发明人：王晓瑞;康玉;侯廷军;谢昌谕;曹东升;邓亚峰;施慧 -专利权人：杭州碳硅智慧科技发展有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本申请提供了一种反应条件预测模型训练方法及装置。包括：优化语言表征网络层；获取反应条件预测模型的模型训练样本；将模型训练样本输入至待训练反应条件预测模型；调用语言表征网络层对化学反应SMILES进行处理，得到化学反应SMILES中各个词所对应的带有注意力权重信息的表征化学反应序列的隐藏张量；调用反应条件解码器中掩蔽多头注意力网络对反应条件序列进行注意力表征得到所对应的条件序列特征，基于隐藏张量和条件序列特征张量，得到预测反应条件序列；基于反应条件序列和预测反应条件序列，计算得到待训练反应条件预测模型的损失值；在损失值处于预设范围内的情况下，得到最终的反应条件预测模型。本申请在大型反应条件预测数据集上明显提升预测精度。
一种反应条件预测模型训练方法装置

[发明专利]一种口袋内分子生成模型的训练方法及装置-CN202310172955.4在审
发明人：张昊天;侯廷军;谢昌谕;曹东升;邓亚峰;施慧 -专利权人：杭州碳硅智慧科技发展有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种口袋内分子生成模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括：蛋白分子的蛋白口袋拓扑文件；将所述蛋白口袋拓扑文件输入至待训练口袋内分子生成模型，所述待训练口袋内分子生成模型包括：相互作用学习网络层和生成网络层；调用所述相互作用学习网络层对所述蛋白口袋拓扑文件中的口袋表面特征进行处理，得到所述蛋白分子的口袋表面对应的相互作用特征；调用所述生成网络层对所述相互作用特征和所述口袋表面特征进行处理，得到所述口袋表面对应的预测结构特征；基于所述预测结构特征，计算得到所述待训练口袋内分子生成模型的损失值；在所述损失值处于预设范围内的情况下，将训练后的待训练口袋内分子生成模型作为所述口袋内分子生成模型。本申请可以达到在指定需要进行药物设计的蛋白靶标结构生成对应的活性分子及其构象的目的。
一种口袋分子生成模型训练方法装置

[发明专利]一种模型训练方法及装置-CN202211563826.X在审
发明人：张昊天;侯廷军;谢昌谕;曹东升;邓亚峰;施慧 -专利权人：杭州碳硅智慧科技发展有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练方法及装置。包括：获取模型训练样本，模型训练样本包括蛋白口袋；将模型训练样本输入至待训练蛋白口袋内分子生成模型，待训练蛋白口袋内分子生成模型包括：N个循环连接的网络层；调用N个循环连接的网络层对蛋白口袋进行逐个原子预测处理，得到蛋白口袋对应的预测原子类型、预测中心原子、预测原子位置和预测原子键连关系；基于预测原子类型、预测中心原子、预测原子位置和预测原子键连关系，计算得到待训练蛋白口袋内分子生成模型的损失值；在损失值处于预设范围内的情况下，将训练后的待训练蛋白口袋内分子生成模型作为最终的蛋白口袋内分子生成模型。本申请可以实现可靠有效的基于口袋的三维分子从头设计，提高模型训练效率。
一种模型训练方法装置

[发明专利]量子线路的确定方法及装置-CN202011096965.7有效
发明人：张士欣;谢昌谕;张胜誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06N10/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种量子线路的确定方法及装置，属于量子技术领域。所述方法包括：按照初始的取样方式，从初始的线路单元池中取样K组线路单元，构造生成K个候选量子线路；确定K个候选量子线路对应的性能评价指标；基于性能评价指标对取样方式以及线路单元池中的线路单元进行更新；按照更新后的取样方式，从更新后的线路单元池中取样K组线路单元，构造生成K个候选量子线路；在满足循环中止条件的情况下，从最后一次生成的K个候选量子线路中确定目标量子线路。本申请方案具有极强的普适性和通用性，且能够高效地构造出用于完成目标任务的量子线路，且计算消耗小。
量子线路确定方法装置

[发明专利]绝热演化路径的预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010027656.8有效
发明人：陈玉琴;谢昌谕;陈宇;张胜誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种绝热演化路径的预测方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。所述方法包括：获取量子计算问题的目标哈密顿量H1；根据所述目标哈密顿量H1，确定初始哈密顿量H0和目标基态能量E1；将搜索所述初始哈密顿量H0至所述目标基态能量E1的绝热演化路径转化为棋盘博弈；采用结合神经网络的蒙特卡洛树搜索，求解出所述棋盘博弈的最优棋盘路径；根据所述最优棋盘路径输出所述绝热演化路径。针对移动端的三维人脸网格的重建，本申请在绝热演化路径中的每个状态的候选行为较多时，仍然能够快速和高效地求解出稳定收敛的绝热演化路径。
绝热演化路径预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种云资源调度方法、装置、设备及存储介质-CN202110691091.8有效
发明人：周天逸;严家贤;郝少刚;邵明;杨子翊;谢昌谕;张胜誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种云资源调度方法、装置、设备及存储介质，涉及云技术领域，在该方法中，终端设备响应于针对目标任务触发的云资源调度操作，发送云资源调度请求至服务器，其中，目标任务包括多个任务步骤以及所述多个任务步骤对应的步骤执行关系。服务器基于多个任务步骤各自对应的属性信息，分别确定多个任务步骤各自对应的云资源调度策略，相较于采用统一云资源调度策略为多个任务步骤调度云资源来说，云资源调度的灵活性和准确性更高，故按照获得的各个云资源调度策略，分别为多个任务步骤调度相应的云资源，并执行多个任务步骤时，可以有效避免当前剩余资源量不能满足任务执行所需资源的情况，同时避免了资源浪费，降低了成本。
一种资源调度方法装置设备存储介质

[发明专利]量子噪声过程分析方法、装置、设备及存储介质-CN201910390722.5有效
发明人： 谢昌谕;陈玉琴;郑一聪;马凯丽;张胜誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06N10/70 文献下载
摘要：本申请公开了一种量子噪声过程分析方法、装置、设备及存储介质，属于量子技术领域。所述方法包括：对目标量子系统的量子噪声过程进行量子过程层析，得到量子噪声过程的动力学映射；从动力学映射中提取量子噪声过程的张量转移映射；根据张量转移映射对量子噪声过程进行分析。其中，张量转移映射用于表征量子噪声过程的动力学演化，也即体现了量子噪声过程的动力学映射随时间的演化规律。因此，基于量子噪声过程的张量转移映射对量子噪声过程进行分析，相比于单纯的量子过程层析，能够得到有关量子噪声过程的更为丰富、全面的信息，从而实现对量子噪声过程进行更为准确全面地分析。
量子噪声过程分析方法装置设备存储介质

[发明专利]数据分类方法、分类器训练方法及系统-CN202010446946.6有效
发明人：区颂廉;谢昌谕;张胜誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据分类方法、分类器训练方法及系统，属于人工智能、云技术和量子技术领域。所述方法包括：经典计算机获取待分类数据；将待分类数据提供给量子计算机；量子计算机通过量子电路对待分类数据进行特征映射，得到待分类数据的量子态；根据分类器的边界向量、待分类数据的量子态和边界向量对应的索引信息的量子态，确定估算结果；将估算结果发送给经典计算机；其中，边界向量对应的索引信息的量子态是指分类器在训练过程中使用的训练数据的特征图的叠加；经典计算机根据估算结果，确定待分类数据对应的分类结果。本申请实施例得到的边界向量较为准确，分类器的分类精度较高，从而使得最终的分类结果更加准确。
数据分类方法训练系统

[发明专利]对象识别方法、装置、设备以及存储介质-CN202110272805.1有效
发明人：李康源;郝少刚;谢昌谕;廖奔犇;张胜誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种对象识别方法、装置、设备以及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取目标空间内离散分布的多个对象的三维坐标；将目标空间划分为多个空间像素点；基于每个空间像素点与多个三维坐标之间的距离，确定每个空间像素点的像素值，像素值用于表示空间像素点与多个对象之间的相对位置关系；基于多个空间像素点的像素值，生成目标空间图像，目标空间图像用于训练对象识别模型。由于空间像素点的像素值是基于空间像素点和多个对象之间的距离确定的，因此多个空间像素点的像素值就能够表示多个对象之间的相对位置关系，采用目标空间图像作为样本数据来训练对象识别模型，能够提高对象识别模型的识别准确率。
对象识别方法装置设备以及存储介质

[发明专利]逆合成处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202010148735.4在审
发明人：杨耀东;汤宏垚;陈广勇;张胜誉;谢昌谕;郝建业 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本申请实施例涉及计算机信息处理领域，公开了一种逆合成处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，逆合成处理方法包括：确定目标分子的分子表示信息；接着，将分子表示信息输入到目标神经网络中，对目标分子进行逆合成处理，得到目标分子的逆合成处理的各步逆合成反应，其中，目标神经网络是根据预生成的样本代价字典对预定神经网络进行训练得到的，样本代价字典是并行对多个样本分子分别按照预先设定的逆合成反应架构进行多次逆合成反应的训练生成的。本申请实施例的方法，大大缩短样本代价字典的训练耗时，提升计算速度和迭代效率，可以充分利用神经网络的拟合能力和泛化能力，能够为新型分子设计合理、有效的逆合成路线。
合成处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]用于确定分子逆合成路线的神经网络的训练方法和装置-CN202011218991.2有效
发明人：付悦;谢昌谕;廖奔犇;郝建业;张胜誉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于确定分子逆合成路线的神经网络的训练方法和装置。方法包括：对于多个分子，在确定各个分子的逆合成路线时，采用分层学习的理念，将需要探索较大深度的分子逆合成路线的训练过程拆解为多层进行训练，以多层分子逆合成路线代替完整的逆合成反应过程，在完成一层分子逆合成路线的训练后，借助分子筛选方式选择具有代表性的分子作为下一层分子逆合成路线的起始分子，能够有效的提高分子逆合成路线的探索效率，进而更为高效的提取出准确的分子的代价值信息。通过分层的方式，极大地减少了确定分子逆合成路线带来的大量计算开销，在保证分子逆合成路线准确性的基础上，减少了确定分子逆合成路线的时间。
用于确定分子合成路线神经网络训练方法装置

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