本文介绍了来自浙江大学侯廷军老师的工作，文章原标题为 Multi-constraint molecular generation based on conditional transformer, knowledge distillation and reinforcement learning，于 2021 年发表在 Nature Machine Intelligence 上。文章基于 transformer 建立了分子生成模型，并借助知识蒸馏与强化学习算法，提出了一种新的分子生成模型。
本文介绍 2018 年发表在 ACS Central Science 上的一篇文献，文章原题目为 Generating Focused Molecule Libraries for Drug Discovery with Recurrent Neural Networks。文章利用基于 LSTM 的循环神经网络构建了分子生成模型，在输入具有特定活性化合物训练集后，该模型能够产生新分子库，新分子库中的许多分子具有与训练集相似的活性。
总是遇到一些时候，一个又一个的 presentation 接踵而来，制作幻灯片就变成了令人头疼的事情。Marp 是一款支持使用 Markdown 语法生成 pptx 的工具，使用它或许可以解放双手。
本文主要介绍来自浙江大学的 Mingyang Wang 等人的综述，综述名称为 Deep learning approaches for de novo drug design: An overview，发表在 Current Opinion in Structural Biology 上。文章主要介绍了深度学习技术在从头药物设计领域的应用与分子生成方法，同时还指出了深度学习技术在药物设计方面目前所面临的问题。
《统计学习方法》第五章介绍了支持向量机模型以及支持向量机模型在处理线性可分、线性近似可分、线性不可分数据时的应用。支持向量机的学习过程同样采用对偶算法，此外还有 SMO 算法，大大提高了运算速度。
《统计学习方法》第五章主要介绍逻辑斯谛回归模型与最大熵模型，这两种模型具有类似的对数结构，都利用了极大似然估计原理。本章还介绍了广义拉格朗日函数和拟牛顿法。
和往常一样，在浏览器中键入我的 GitHub Pages 地址，Firefox 却提示「找不到服务器」。发现运营商自动提供的 DNS 服务不解析 github.io，需要通过更改 DNS 服务来解决。
不管是论文、博客文章还是 PPT，凡是有数学公式的地方，常常都需要伴有函数图象。绘制插图的工具多到难以计数，找到称心顺手的工具更是难上加难，以下就尝试过的工具给出我的评价，或许能提供一些参考。