引领未来，
探索AI智能与量子之谜
小分子药物设计
我们自主研发的图网络架构，融合量子信息技术，为抗癌抗神经炎症类小分子药物筛选带来突破性进展。通过创新算法，我们大幅提升了活性化合物筛选的准确率，并实现了对化合物价键信息的精准定性分析。借助量子力学与人工智能的完美结合，我们为药物分子设计和性质预测开辟了崭新的道路，推动生物医药行业的智能化
分子碎片分析整合技术
生成模型（molecular design）
基于AI的药物分子生成模型正在改变药物设计，通过GANs和VAEs等算法快速生成新型药物分子，预测药效和毒性，优化化学结构，提高安全性和有效性。AI缩短药物发现周期，降低成本并提高成功率，可能提供创新结构和机制，助力治疗复杂疾病。在个性化医疗方面，AI可根据患者病情和基因数据定制个性化药物，实现精准治疗
RNA大模型分析技术
双靶点药物设计平台
AutoSARM (SAR)技术
新材料设计
手工特征选择和简单模型难以处理高维、稀疏的单细胞RNA数据，导致分类不准确、识别新细胞类型困难。为此，我们提供了相应的解决方案
自动特征提取
通过先进算法自动提取数据中的重要特征，避免手工操作。大幅减少人为错误，提高分析效率和准确性
深度学习技术
捕捉数据中的复杂模式，提高分析精度。支持更深入的研究
高效分类和识别
显著提高细胞类型分类的准确性，并能识别新的细胞类型。加速新药研发和个性化治疗方案的制定
医疗图像
我们的深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNNs），在处理和分析大规模医学图像数据方面表现出色。通过训练，AI系统可以识别出医学图像中的复杂特征和病变，例如肿瘤、炎症、血管异常等。这种自动化的图像识别能力大大减轻了医生的负担，允许他们在短时间内处理更多的病例
我们自主开发的量子力学第一性原理计算方法，为新型电池和新能源材料研发带来突破性进展。创新算法助力锂硫电池储能效率提升80%以上，显著降低热电器件设计成本。从电催化到光催化，从多孔吸附到环保材料，我们为新材料设计开发提供强大技术支持，推动能源与材料行业智能化变革
AI在健康大数据分析中的应用涵盖疾病预测、个性化治疗方案、公共卫生监测等。通过机器学习和深度学习算法，AI能分析电子健康记录、基因组数据、可穿戴设备数据和医疗影像等多源数据，识别潜在健康风险和疾病模式。例如，AI能分析病历数据，预测慢性病如糖尿病和心脏病的发病风险，提前采取预防措施
在公共卫生方面，AI通过实时分析和监测大规模人口数据，及时发现传染病爆发和流行趋势，辅助公共卫生部门制定防控策略。例如，疫情期间，AI能分析社交媒体和健康报告数据，快速追踪病毒传播路径，评估防控措施效果。AI还可用于医疗资源优化，通过分析医院运营数据，预测患者就诊需求，优化医生排班和床位分配，提升医疗服务效率和质量
健康大数据
创新性CLM_V1技术
组合式虚拟筛选技术
