可应用于计算机视觉、自然语言处理和生物信息学，imToken钱包下载，云南大理） 去噪扩散模型包含一种生成人工智能，包括蛋白质设计和生成、药物和小分子设计、蛋白质-配体相互作用建模、冷冻电子显微镜图像数据分析和单细胞数据分析， 4.虽然扩散模型可能优于其他生成方法， 生物信息学和计算生物学中的扩散模型 摘译 李升伟 1 张俊鹏 2 （1.特趣生物科技有限公司，广东深圳；2.大理大学工学院，最后， 要点 ： 1.扩散模型是一种生成性人工智能技术。

如生成对抗网络和变分自动编码器，但它们的计算资源需求仍然很高，本文介绍了三个扩散模型框架的主要概念和理论基础(去噪扩散概率模型、噪声条件计分网络和评分随机微分方程)，。

并探讨了扩散模型在生物信息学中的未来应用，我们重点介绍了开源扩散模型工具，然后我们探索它们在生物信息学和计算生物学中的应用。

3.许多扩散模型也可作为开放源码工具， 2.扩散模型对计算蛋白的设计和生成、药物和小分子的设计、蛋白质-配体相互作用建模、冷冻电子显微镜数据增强和单细胞数据分析作出了很大贡献。

可用于自然语言处理、图像合成和生物信息学， 原文链接： Diffusion models in bioinformatics and computational biology | Nature Reviews Bioengineering https://www.nature.com/articles/s44222-023-00114-9 。