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NeurIPS（神经信息处理系统大会）是人工智能领域的顶级学术盛会之一，每年吸引着世界各地的科研人员和学者。2023年的NeurIPS大会在美国新奥尔良的Ernest N. Morial会议中心举行，为期一周，从12月10日开始。
西湖大学在这次NeurIPS大会上表现出色，共有9篇论文被录用，涵盖工学院人工智能方向的李子青实验室、王东林实验室、张岳实验室。其中一篇引起关注的论文名为“理解和克服深度模型在分子属性预测任务上的局限性”，由来自西湖大学α书院的本科生张乐程共同发表。这引起了公众的注意，因为张乐程在大一时就参与了这项研究，并在其中扮演了重要的角色。
该论文的主要内容是提升深度神经网络模型在预测药物分子属性（如毒性、溶解度）方面的有效性。研究人员发现，由于药物分子具有“活性悬崖”效应，即微小的分子结构变化可能导致显著的属性差异，而先进的深度模型对这种微小结构变化不敏感。为解决这一问题，他们提出了一种基于分子数据特征编码的方法。
张乐程在他的大一学年就展现了对计算机科学领域的浓厚兴趣，并在加入西湖大学后成为了李子青实验室的一员。这篇被NeurIPS接收的论文标志着他在科研领域的卓越贡献。
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