简介：摘要：预测药物与靶点之间相互作用在药物开发过程中起着关键作用。使用传统的方法来确定药物和靶标之间是否发生相互作用，耗资高且费时。因此，将机器学习和深度学习算法，应用于药物靶标相互作用预测已经成为当前研究的热点之一。机器学习和深度学习算法在药物靶标相互预测中的优势主要有以下几点。算法能够处理大规模和高维度的生物数据，包括药物结构信息、蛋白质序列和基因表达数据等。且能够挖掘数据中的潜在规律和模式，从而提高了药物靶标预测的精度和鲁棒性。
简介：摘要：我国建筑行业在近几年得到了快速提升，但是由于缺乏相关专业人才、技术落后等原因，导致绿色环保建筑设计工作无法有效开展，而为了更好地促进社会可持续发展以及实现人与自然之间的相互协调关系，需要从根本出发提高人们对资源利用率的重视程度。本文主要对新型城镇化背景下的住宅绿色建筑设计进行论述，详情如下。
药物靶标相互作用预测新方法——机器学习及深度学习算法
新型城镇化背景下的住宅绿色建筑设计探析
