Table des matières
05 Conclusion" >05 Conclusion
Maison Périphériques technologiques IA L'intelligence artificielle, début d'une réflexion sur la conduite autonome

L'intelligence artificielle, début d'une réflexion sur la conduite autonome

Apr 14, 2023 am 09:01 AM
人工智能

Le développement de la conduite autonome, en tant que technologie étroitement liée à l'alimentation, aux vêtements, au logement et au transport de chacun, s'est développé rapidement ces dernières années et est devenu le centre d'attention. Cependant, la réalisation de la technologie de conduite autonome nécessite le soutien de nombreuses technologies, dont la technologie de l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle, début d'une réflexion sur la conduite autonome

01 Aperçu de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA en abrégé) fait référence à la capacité d'un système informatique à accomplir des tâches similaires à celles requises par l'intelligence humaine. Il s’agit d’une technologie complexe qui apprend en entrant de grandes quantités de données dans l’algorithme, en ajustant et en améliorant constamment son propre algorithme, optimisant ainsi continuellement ses performances. Elle peut être appliquée à divers domaines, notamment le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, la conduite autonome, la maison intelligente, les soins médicaux, la finance, l’énergie et l’environnement.

L'intelligence artificielle peut être divisée en deux catégories : l'intelligence artificielle faible et l'intelligence artificielle forte. L'intelligence artificielle faible (également connue sous le nom d'intelligence artificielle étroite) fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle qui ne peuvent montrer une intelligence humaine que dans des domaines de tâches spécifiques. Par exemple, les systèmes de reconnaissance vocale, les systèmes de conduite autonome, etc. L'intelligence artificielle forte (également appelée intelligence artificielle généralisée) fait référence à un système d'intelligence artificielle capable de montrer une intelligence semblable à celle d'un humain dans divers domaines de tâches, comme les humains. À l’heure actuelle, une intelligence artificielle forte n’a pas encore été réalisée et en est encore au stade de la recherche et de l’exploration.

Le développement de la technologie de l'intelligence artificielle repose principalement sur des technologies telles que le big data, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel. En saisissant de grandes quantités de données dans les algorithmes, les systèmes d’intelligence artificielle peuvent améliorer continuellement leurs performances et leur efficacité grâce à l’auto-apprentissage et à l’amélioration. La technologie d'apprentissage profond est un algorithme qui imite la structure du réseau neuronal du cerveau humain. Elle peut simuler la façon dont la vision et le langage humains sont traités, permettant ainsi la reconnaissance et la classification automatiques des images, des sons, du texte et d'autres informations.

Bien que la technologie de l'intelligence artificielle ait réalisé de nombreux progrès, il existe encore de nombreux défis et obstacles, tels que la confidentialité des données, l'opacité des algorithmes, les problèmes éthiques, les problèmes de sécurité, etc. Par conséquent, le développement de la technologie de l’intelligence artificielle doit résoudre progressivement ces problèmes et garantir sa sécurité, sa transparence, sa fiabilité et sa responsabilité.

02 L'intelligence artificielle contribue au développement de la conduite autonome

La technologie de conduite autonome est une technologie complexe impliquant plusieurs domaines, et la technologie de l'intelligence artificielle en est une partie importante. Dans la conduite autonome, l'intelligence artificielle est principalement responsable de la prise de décision autonome et de la perception intelligente. Parmi eux, la prise de décision autonome consiste à prendre la meilleure décision en fonction de divers facteurs dans diverses situations de conduite. Ces facteurs comprennent les conditions routières, les conditions de circulation, les conditions météorologiques, les actions des piétons et des autres véhicules, ainsi que divers autres facteurs. La perception intelligente est principalement responsable de la perception de l'environnement, y compris l'acquisition et l'analyse d'informations telles que la position, la vitesse et la direction des véhicules et des piétons. Ces informations aideront les véhicules autonomes à prendre les meilleures décisions et actions. .

Dans la technologie de conduite autonome, la technologie de l'intelligence artificielle se compose principalement de technologies d'apprentissage profond, de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.

Parmi eux, l'apprentissage profond est l'une des technologies importantes dans la technologie de conduite autonome. L'apprentissage profond est une méthode d'apprentissage automatique qui réalise diverses tâches en apprenant une grande quantité de données. Dans la technologie de conduite autonome, la technologie d’apprentissage profond est principalement utilisée dans la reconnaissance d’images, la reconnaissance d’objets et la prédiction de comportements. Par exemple, la technologie d’apprentissage profond peut reconnaître différents types de véhicules et de piétons en apprenant à partir de données d’images et de vidéos, et prendre la meilleure décision en fonction d’informations telles que leur emplacement et leur vitesse.

De plus, la technologie de vision par ordinateur est également un élément important de la technologie de conduite autonome. La technologie de vision par ordinateur est principalement utilisée pour analyser et traiter des données d’images et de vidéos. Dans la technologie de conduite autonome, la technologie de vision par ordinateur est principalement utilisée pour réaliser la perception et la reconnaissance de l'environnement autour du véhicule. Par exemple, la technologie de vision par ordinateur peut réaliser la reconnaissance et l'analyse d'éléments tels que les routes, les voies, les panneaux de signalisation et les feux de circulation, ainsi que la perception des positions et des mouvements d'autres véhicules et piétons.

La technologie de traitement du langage naturel est également un élément important de la technologie de conduite autonome. La technologie de traitement du langage naturel est principalement utilisée pour comprendre et analyser le langage humain. Dans la technologie de conduite autonome, la technologie de traitement du langage naturel peut être utilisée pour réaliser la communication entre le véhicule et le conducteur, comme la reconnaissance et l'exécution d'instructions vocales, et pour réaliser une interaction naturelle entre le conducteur et le véhicule. La technologie est La mise à niveau intelligente du cockpit intelligent offre la possibilité.

En bref, la technologie de l'intelligence artificielle joue un rôle important dans la technologie de conduite autonome. C'est la technologie de base pour parvenir à une prise de décision autonome et à une perception intelligente. En utilisant des technologies telles que l'apprentissage profond, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, la technologie de conduite autonome peut percevoir et identifier l'environnement et prendre des décisions et des actions optimales.

03 La conduite autonome accélère le développement de l'intelligence artificielle

Le développement de la technologie de conduite autonome a un impact profond sur le développement de la technologie de l'intelligence artificielle. D'une part, le développement rapide de la technologie de conduite autonome a favorisé le développement de la technologie de l'intelligence artificielle. Dans l’application de la technologie de conduite autonome, divers types de capteurs et d’appareils collectent une grande quantité de données, qui peuvent être utilisées pour entraîner et optimiser les algorithmes d’intelligence artificielle. Par exemple, en apprenant de grandes quantités de données d'images et de vidéos, il est possible d'obtenir une identification précise et une prévision du comportement des véhicules et des piétons, rendant ainsi la technologie de l'intelligence artificielle plus intelligente et avancée et favorisant le développement de la technologie de l'intelligence artificielle.

D'autre part, le développement de la technologie de conduite autonome a également favorisé la poursuite de la recherche et l'amélioration de la technologie de l'intelligence artificielle. Par exemple, dans la recherche sur les technologies de conduite autonome, la technologie de l'intelligence artificielle doit résoudre une série de problèmes tels que la façon de percevoir et d'identifier l'environnement autour du véhicule, comment prendre les meilleures décisions et actions et comment communiquer avec le conducteur. et d'autres véhicules. Ces problèmes nécessitent une recherche approfondie et une solution par la technologie de l'intelligence artificielle, favorisant ainsi le développement de la technologie de l'intelligence artificielle.

Le développement de la technologie de conduite autonome favorisera le développement ultérieur de la technologie de l'intelligence artificielle. La technologie de conduite autonome peut améliorer efficacement la sécurité et la commodité des transports et aura un impact profond sur l'industrie des transports et les professions connexes. Le développement de la conduite autonome est indissociable des bienfaits de la technologie de l'intelligence artificielle. Grâce à son application dans la technologie de conduite autonome, la technologie de l'intelligence artificielle peut être vérifiée et appliquée plus largement, favorisant ainsi le développement et l'optimisation ultérieurs de la technologie de l'intelligence artificielle.

En bref, la technologie de conduite autonome aura un impact profond sur l'industrie des transports et la société dans son ensemble. Elle apportera non seulement commodité et efficacité, mais apportera également de nouveaux défis et opportunités afin de promouvoir le développement de l'autonomie. Pour piloter la technologie, il est nécessaire de continuer à renforcer la recherche et le développement de la technologie de l'intelligence artificielle.

04 Perspectives de développement de la conduite autonome grâce à l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle a un impact profond sur le développement de la conduite autonome, qui se reflète principalement dans les aspects suivants :

Amélioration de la précision et fiabilité de la technologie de conduite autonome

La technologie d'intelligence artificielle peut améliorer la précision et la fiabilité de la technologie de conduite autonome. Par exemple, la technologie de vision industrielle et la technologie d'apprentissage profond peuvent réaliser la perception et la compréhension de l'environnement autour du véhicule, améliorant ainsi la sécurité de conduite du véhicule. De plus, la technologie de l'intelligence artificielle peut prédire l'environnement autour du véhicule, améliorant ainsi l'efficacité de conduite et le confort du véhicule.

Réduire le coût de la technologie de conduite autonome

La technologie de l'intelligence artificielle peut réduire le coût de la technologie de conduite autonome. La technologie de conduite autonome nécessite un grand nombre de capteurs, de matériel informatique et de logiciels ainsi que d'autres équipements et ressources, et la technologie d'intelligence artificielle peut réaliser l'optimisation et la gestion intelligente de ces équipements et ressources grâce à la technologie d'apprentissage en profondeur, réduisant ainsi le coût de la technologie de conduite autonome.

Accélérer l'application commerciale de la technologie de conduite autonome

La technologie de l'intelligence artificielle peut accélérer l'application commerciale de la technologie de conduite autonome. La technologie de conduite autonome doit faire face à de nombreuses lois et réglementations, normes routières, habitudes des utilisateurs et autres problèmes, et la technologie de l'intelligence artificielle peut aider la technologie de conduite autonome à mieux s'adapter aux besoins du marché et aux besoins des utilisateurs grâce à l'analyse et à la prédiction de ces problèmes. L'application commerciale de la conduite autonome entraînera également davantage de problèmes :

apporte de nouveaux problèmes de sécurité et de confidentialité

L'application commerciale de la technologie de conduite autonome entraînera également de nouveaux problèmes de sécurité et de confidentialité. Par exemple, les capteurs et les systèmes informatiques des véhicules autonomes pourraient être attaqués, entraînant une perte de contrôle du véhicule et des problèmes de sécurité. De plus, les capteurs des véhicules autonomes peuvent collecter des informations personnelles et des informations de localisation des utilisateurs, soulevant ainsi des problèmes de confidentialité.

Changement de l'urbanisme et des normes routières

L'application commerciale de la technologie de conduite autonome va changer l'urbanisme et les normes routières. Les véhicules autonomes nécessitent des normes routières et des règles de circulation plus complètes pour contrôler et gérer les véhicules. En outre, l’utilisation de véhicules autonomes affectera également le trafic urbain et la fluidité du trafic, nécessitant des ajustements et une optimisation de l’urbanisme et des normes routières.

Changer l'emploi et la société humaine

L'application commerciale de la technologie de conduite autonome changera l'emploi et la société humaine. La technologie de conduite autonome peut remplacer une partie du travail des conducteurs humains, entraînant des problèmes de chômage et des changements sociaux. En outre, l’application commerciale de la technologie de conduite autonome entraînera également de nouveaux problèmes sociaux et de nouveaux modèles de comportement humain, tels que la confiance humaine et l’adaptabilité à la technologie de conduite autonome.

Apporter un nouveau développement technologique et industriel

L'application commerciale de la technologie de conduite autonome apportera de nouveaux développements technologiques et industriels. Par exemple, la technologie de conduite autonome doit faire face à une variété de défis et de solutions techniques, tels que la technologie des capteurs, la technologie matérielle et logicielle informatique, la technologie de communication, etc. En outre, l'application commerciale de la technologie de conduite autonome entraînera également de nouvelles chaînes industrielles et de nouveaux modèles économiques, tels que la fabrication et la vente de véhicules autonomes, la collecte et le traitement de données, les services Internet des véhicules, etc.

05 Conclusion

La technologie de conduite autonome est une direction de développement importante de l'industrie du transport du futur, et la technologie de l'intelligence artificielle est l'une des technologies clés pour réaliser une technologie de conduite autonome. La technologie de l'intelligence artificielle peut améliorer les capacités de perception et de compréhension des véhicules autonomes, réduire le coût de la technologie de conduite autonome et accélérer l'application commerciale de la technologie de conduite autonome.

Cependant, l'application commerciale de la technologie de conduite autonome doit encore faire face à de nombreuses normes techniques, juridiques, routières et habitudes des utilisateurs, etc. Par conséquent, divers facteurs doivent être pris en compte de manière globale pour promouvoir le développement de la technologie de conduite autonome. Dans le développement futur, la technologie de conduite autonome aura d'énormes impacts économiques et sociaux, c'est pourquoi les orientations politiques et l'éducation sociale doivent être renforcées pour parvenir au développement durable de la technologie de conduite autonome et au progrès de la société humaine.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

See all articles