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摘 要：在藥物發(fā)現(xiàn)中，分子性質(zhì)測(cè)定是一項(xiàng)關(guān)鍵且非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。用人工智能方法可為大規(guī)模、快速測(cè)定分子性質(zhì)提供一種有效的新途徑，但需要對(duì)分子進(jìn)行有效表征。已有的研究通常使用一種分子表征方法進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模，得到的分子特征信息來(lái)源較單一，得到的分子特征存在片面性。為此，提出了一個(gè)新穎的、用于分子性質(zhì)預(yù)測(cè)的多視圖融合模型（Multi-view Representation Fusion Model，MvRFM）。（剩余13490字）
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MvRFM:一種用于分子性質(zhì)預(yù)測(cè)的多視圖融合模型
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