帮忙翻译以下内容：By leveraging its patented and volume-proven CMOS-MEMS fabrication platform, which integrates MEMS wafers with companion CMOS electronics through wafer-level bonding, InvenSense has driven the package size down to a footprint and thickness of 3x3x0.75 mm (16-pin LGA), to provide a very small yet high-performance, low-cost package. The device provides high robustness by supporting 10,000g shock reliability.

通过利用其专利的 CMOS-MEMS 制造平台，该平台通过晶片级键合将 MEMS 晶片与伴随的 CMOS 电子器件集成在一起，InvenSense 将封装尺寸缩小到了 3x3x.75 毫米（16 引脚 LGA），提供了一个非常小但高性能、低成本的封装。该器件通过支持 10,000g 冲击可靠性提供高强度。

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MG-BERT: leveraging unsupervised atomic representation learning for molecular property prediction预训练策略

MG-BERT是一种用于分子属性预测的预训练模型，它是基于BERT的模型。它的预训练策略可以分为以下几步：

1. 原子嵌入：使用晶体学数据库（CSD）中的晶体结构数据，从中提取原子坐标并将其转换为原子嵌入表示。

2. 无监督原子表示学习：使用Transformer编码器，对原子嵌入进行无监督的原子表示学习。通过掩码语言建模任务（MLM）和下一句预测任务（NSP）来训练模型。

3. 有监督分子属性预测：使用已知的分子属性数据集，对MG-BERT进行有监督的微调。

在预训练阶段，MG-BERT使用了与BERT类似的预训练任务，例如掩码语言建模任务和下一句预测任务。这些任务的目的是让模型学习原子之间的关系和上下文信息。在微调阶段，MG-BERT使用已知的分子属性数据集进行有监督的微调，以预测分子的性质。

MG-BERT: leveraging unsupervised atomic representation learning for molecular property prediction详细介绍3000字

MG-BERT是一种基于BERT模型的分子属性预测方法。在药物研发领域中，准确预测分子的物化性质对于药物发现至关重要。传统的方法需要大量的实验数据和计算资源，而且对于复杂的分子结构预测效果有限。因此，利用机器学习技术来预测分子的物化性质成为了一种新的解决方案。

MG-BERT使用了无监督学习方法来学习原子的表示，这是其与传统方法的区别之一。在无监督学习中，不需要手动标注数据集来指导模型的训练，而是让模型自己学习数据中的特征。MG-BERT使用的BERT模型是一种预训练语言模型，它在大规模的文本数据上进行训练，学习出了一个通用的语言表示，可以用于各种自然语言处理任务。MG-BERT将BERT模型应用于分子结构，将分子中的原子序列作为输入，让模型学习原子的表示。

为了训练MG-BERT模型，需要大量的分子数据。MG-BERT使用了公开的分子数据库，包括ChEMBL、PDB等，这些数据集包含了大量的分子结构信息。为了将分子结构转化为可以输入到BERT模型的格式，MG-BERT使用了SMILES表示法。SMILES是化学分子的一种文本表示方法，可以将分子结构表示为一个字符串。MG-BERT将SMILES表示的分子结构作为输入，利用BERT模型学习原子的表示。

MG-BERT使用了两种方法来预测分子的物化性质。首先，利用BERT模型学习到的原子表示来计算分子的表示。这个分子表示可以用于各种分子属性预测任务，如溶解度、毒性等。其次，MG-BERT还使用了一种基于图神经网络的方法来预测分子的属性。这种方法将分子结构表示为一个图，并利用图神经网络学习分子的表示。这个方法可以捕捉分子结构的全局特征，对于预测复杂的分子属性效果更好。

为了评估MG-BERT的预测效果，研究人员对多个分子属性进行了预测，如溶解度、毒性、生物活性等。实验结果表明，MG-BERT相比于其他分子属性预测方法具有更高的准确率和更好的性能。这表明，MG-BERT可以成为一种新的高效、精确的分子属性预测方法，有望在药物研发领域中得到广泛应用。