2、基于深度学习的功能性蛋白质序列和构造共设计

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2305.00386.pdf

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2310.04343.pdf

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Talk·高朋先容

宋珍巧

UC Santa Barbara 博士生

珍巧目前是UCSB打算机系博二的学生，导师是卡耐基梅隆大学LTI的李磊教授。
博士期间的紧张研究方向是基于机器学习的蛋白质天生模型的构建。
此前，于复旦大学取得硕士学位，从属于复旦大学自然措辞处理组，紧张研究方向为自然措辞处理。
硕士毕业后，在字节跳动AI Lab事情两年，紧张研究方向是高效天生模型的研究，包括多措辞天生模型和非自回归模型的研究。
在此期间，她的研究事情被多个顶会接管，且研发的模型在字节跳动得到上线利用并产生了可不雅观的收入。

以第一作者的身份在多个顶会揭橥过多篇论文，包括ICLR, ICML, ACL, WSDM，并以协作作者的身份揭橥多篇论文。
担当多个顶会和期刊的审稿人，包括ICML, NeurIPS, ACL, EMNLP, IJCAI, TMLR等。

个人主页:

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=35573

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-The End-

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