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近年来,以深度学习为代表的机器学习已成为新药设计的有力工具。计算策略用于从没有先验关系的原子构建块生成新的分子结构。循环神经网络能够捕获大量已知生物活性化合物的组成,使用简化的分子输入行输入系统的化学结构字符串表示来预测新化合物的期望性质。通过使用在NPL中广泛使用的Word2Vec方法设计语言模型,探索SMILES序列分子底层特征之间的联系,并将其整合到LSTM网络中,结果表明,该模型对药物的初始设计有更好的优化效果。 相似文献
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谐波耦合矩阵模型可为电力系统线路和元件的谐波稳定性研究提供有效支撑。但对于内部结构复杂的模块化多电平换流器(MMC),已有研究中的矩阵模型不能描述其交、直流侧谐波间耦合关系或只能对特定次数谐波的耦合关系进行讨论。故考虑MMC开关函数可描述换流器的特定次数谐波间耦合关系,但其本身为周期时变的特点,以及谐波状态空间理论(HSS)可以将周期时变模型定常化,同时描述各量全部次数谐波间耦合关系的优点,将两者结合以搭建了可同时描述MMC交、直流侧各电气量的全部次数谐波间关系的谐波耦合矩阵模型。将加入谐波扰动后的MMC谐波耦合矩阵模型的理论计算结果与PSCAD电磁仿真模型仿真结果对比,证明了该模型对MMC谐波耦合特性描述的准确性。 相似文献
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重点分析了欧盟于2008年12月16日公布的Classification,labeling and packaging(CLP)法规的主旨内容。简单介绍了欧盟CLP法规的运用目的、适用范围和执行时间。详细叙述了CLP法规所涉及的物质和化合物的分类方法、标签要素和特殊的包装要求。简要分析了美国、日本、欧盟和我国的化学品管理现状。在此基础上,以发展的眼光分析了欧盟CLP法规对包装工业的潜在影响,即对我国出口产品的包装要求的提高和进口产品成本的间接增加。为我国包装行业从容应对CLP法规提出了建设性的意见。 相似文献
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