高精度预测分子性质
通过原子级键合与非键合信息融合及分子级空间特征编码，结合多级注意力机制，在QM9和PDBbind上超越十余种SOTA模型
Zhiwei, Shi · 马苗 · 杨波 · 党静霜
Molecular Diversity 2025
在QM9和PDBbind多个任务上预测精度最优，同时模型复杂度可控，泛化能力更强。
基于分子力学理论分析引入多级注意力机制，让模型决策更透明。
通过K-NN反向匹配和不同K值下的虚拟筛选对比，量化模型预测的确定程度。
模型在QM9小分子和PDBbind蛋白质上均验证有效，适用于多种分子体系。