免疫学计算工具可分为五类：抗体表位预测（如AbEpiTope）、HLA/T细胞表位预测（NetMHC系列）、肿瘤新抗原分析（MuPeXI）、免疫受体设计（LYRA）和过敏原评估（NetAllergen）。主流工具采用实验数据（PDB、IEDB）和机器学习算法，结构预测工具（如DiscoTope）结合AlphaFold2提升精度。应用场景涵盖疫苗设计（NetPolyEV）、肿瘤免疫治疗（MuPeXI

摘要：本研究提出了一种融合UNet、SCSE注意力机制和PixelShuffle的深度学习模型，用于地震波数据到地下速度模型的高精度反演。模型在Kaggle竞赛中验证有效，通过多尺度特征融合和测试时增强等技术，实现了23.69的平均绝对误差，显著提升了计算效率。该方案为地球物理勘探和医学成像等领域提供了新的解决方案，展示了AI在科学计算中的应用潜力。

药物-靶点亲和力预测是药物研发中的核心环节。借助AI大模型，可以在海量数据中快速筛选出潜在的药物-靶点组合，大幅提升研发效率。本教程旨在提供一个从数据准备、模型构建到结果分析的全流程指导，适合药物研发人员、生物信息学研究者以及制药公司的技术团队。

本文介绍了在"vLoong能源AI挑战赛-异常检测赛"中取得优异成绩的解决方案。针对新能源车辆电池充电数据异常检测任务，团队发现传统统计特征工程比深度学习模型更有效。通过将256步时序数据转化为49维统计特征（包括均值、极差、变化率等），并结合XGBoost(权重0.8)和KNN(权重0.2)模型融合，最终AUC从基准0.56提升至0.7492。方案证明在数据量有限且物理意义明

免疫学计算工具可分为五类：抗体表位预测（如AbEpiTope）、HLA/T细胞表位预测（NetMHC系列）、肿瘤新抗原分析（MuPeXI）、免疫受体设计（LYRA）和过敏原评估（NetAllergen）。主流工具采用实验数据（PDB、IEDB）和机器学习算法，结构预测工具（如DiscoTope）结合AlphaFold2提升精度。应用场景涵盖疫苗设计（NetPolyEV）、肿瘤免疫治疗（MuPeXI