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为了解决这个问题,SETS采用了所谓的“探索/利用”权衡原则。例如,当机器人检测到某些动作可能会导致碰撞时,它就不会继续考虑这些动作的后续步骤,而是专注于更安全的选择。这种方法大大减少了计算量,并允许机器人几乎实时地处理信息并作出反应。
管家婆一句话143期赢大钱然而,随着深度学习技术的发展,为从头设计蛋白质提供了可能,尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质,如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER(蛋白质—配体原子构象集合再现)的新型机器学习网络,该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构,来预测酶活性位点的精确原子排列。