- 大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 前言：这篇论文发表于机器学... 大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github 前言：这篇论文发表于机器学...
- 前言 RPN全称是Region Proposal Network，也可理解为区域生成网络，或区域候选网络；它是用来提取候选框的。 目录 一、RPN的由来 二、RPN思路流程 三、feature maps与锚框 anchor boxes 四、判断anchor boxes是否包含物体 五、修正边界框 六、Proposal（最有可能包含物体的区域） ... 前言 RPN全称是Region Proposal Network，也可理解为区域生成网络，或区域候选网络；它是用来提取候选框的。 目录 一、RPN的由来 二、RPN思路流程 三、feature maps与锚框 anchor boxes 四、判断anchor boxes是否包含物体 五、修正边界框 六、Proposal（最有可能包含物体的区域） ...
- 这是一个简单的快速开始在喀拉什神经网络中执行数字识别，为一个简短的教程。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['figure.figsize'] = (7,7) # Make the figures a bit bigger from keras.datasets impor... 这是一个简单的快速开始在喀拉什神经网络中执行数字识别，为一个简短的教程。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['figure.figsize'] = (7,7) # Make the figures a bit bigger from keras.datasets impor...
- 激活函数 PyTorch实现了常见的激活函数，其具体的接口信息可参见官方文档，这些激活函数可作为独立的layer使用。这里将介绍最常用的激活函数ReLU，其数学表达式为： R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x ) ReLU(x)=max(0,x) R 激活函数 PyTorch实现了常见的激活函数，其具体的接口信息可参见官方文档，这些激活函数可作为独立的layer使用。这里将介绍最常用的激活函数ReLU，其数学表达式为： R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x ) ReLU(x)=max(0,x) R
- 这是本书的第7章，主要介绍在ROS集成深度学习算法，用于物体识别等。 首先给出一些参考资料： 1 如何自学深度学习并少走弯路：https://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 2 八大深度学习的开源框架：https://www.leiphone.com/news/201608/5kCJ4Vim3wMjp... 这是本书的第7章，主要介绍在ROS集成深度学习算法，用于物体识别等。 首先给出一些参考资料： 1 如何自学深度学习并少走弯路：https://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 2 八大深度学习的开源框架：https://www.leiphone.com/news/201608/5kCJ4Vim3wMjp...
- 翻译《Deep Learning for Drug Design: an Artificial Intelligence Paradigm for Drug Discovery in the Big Data Era》 摘要 过去的十年中，深度学习（deeplear... 翻译《Deep Learning for Drug Design: an Artificial Intelligence Paradigm for Drug Discovery in the Big Data Era》 摘要 过去的十年中，深度学习（deeplear...
- 翻译《The rise of deep learning in drug discovery》 摘要 过去的十年中，深度学习(DeepLearning，DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来，该技术在诸如图像和语音识别，自然语言处理等领... 翻译《The rise of deep learning in drug discovery》 摘要 过去的十年中，深度学习(DeepLearning，DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来，该技术在诸如图像和语音识别，自然语言处理等领...
- MIT自动驾驶汽车之深度学习课程更新到2018版本，PPT酷炫。 ------ ------ 麻省理工学院6.S094：自驾车深度学习 跳至内容 Home DeepTraffic DeepCrash SegFuse DeepTesla登录注册查看资料资源 本课程通过构建自... MIT自动驾驶汽车之深度学习课程更新到2018版本，PPT酷炫。 ------ ------ 麻省理工学院6.S094：自驾车深度学习 跳至内容 Home DeepTraffic DeepCrash SegFuse DeepTesla登录注册查看资料资源 本课程通过构建自...
- 背景简介 蛋白质数据集来自于结构生物信息学研究协作组织（RCSB）的蛋白质数据库（PDB）。 RCSB : Research Collaboratory for Structural Bioinformatics PDB : Protein Data Bank PDB是原子坐标和描述蛋白质和其他重要生物大分子的信息储存库。结构生物学家使用诸如X... 背景简介 蛋白质数据集来自于结构生物信息学研究协作组织（RCSB）的蛋白质数据库（PDB）。 RCSB : Research Collaboratory for Structural Bioinformatics PDB : Protein Data Bank PDB是原子坐标和描述蛋白质和其他重要生物大分子的信息储存库。结构生物学家使用诸如X...
- 摘要 人工神经网络的兴衰在计算机科学和计算化学的科学文献中都有详细记载。然而近二十年后，我们现在看到了对深度学习兴趣的复兴，这是一种基于多层神经网络的机器学习算法。在过去的几年里，我们看到了深度学习在许多领域的变革性影响，尤其是在语音识别和计算机视觉领域，在这些领域的大多数专家从业人员现在经常避开之前建立的有利于深度的模型学习模型。在这篇综述中，我们对深层神经网络理论... 摘要 人工神经网络的兴衰在计算机科学和计算化学的科学文献中都有详细记载。然而近二十年后，我们现在看到了对深度学习兴趣的复兴，这是一种基于多层神经网络的机器学习算法。在过去的几年里，我们看到了深度学习在许多领域的变革性影响，尤其是在语音识别和计算机视觉领域，在这些领域的大多数专家从业人员现在经常避开之前建立的有利于深度的模型学习模型。在这篇综述中，我们对深层神经网络理论...
- ROS + Caffe，这里以环境中物体识别为示例，机器人怎么知道环境里面有什么呢？ [0.0567392 - n03376595 folding chair][0.0566773 - n04099969 rocking chair, rocker] [0.236507 - n04239074 sliding door] [0.477623 - n03832673... ROS + Caffe，这里以环境中物体识别为示例，机器人怎么知道环境里面有什么呢？ [0.0567392 - n03376595 folding chair][0.0566773 - n04099969 rocking chair, rocker] [0.236507 - n04239074 sliding door] [0.477623 - n03832673...
- 1. 研究背景 RNA与蛋白质之间的相互作用在转录后的调节中起重大作用，因此需对RNA-蛋白质（RBP）之间的结合进行预测，但是实验手段的应用难以广泛开展。结构生物学实验只能检测某一个特定RNA与蛋白间的相互作用，而不能提供统计意义上的结合偏好的信息。而assay的方法可以提供结合的亲和力，但是没有办法抓住具体的结构上的结合构象的差异和细... 1. 研究背景 RNA与蛋白质之间的相互作用在转录后的调节中起重大作用，因此需对RNA-蛋白质（RBP）之间的结合进行预测，但是实验手段的应用难以广泛开展。结构生物学实验只能检测某一个特定RNA与蛋白间的相互作用，而不能提供统计意义上的结合偏好的信息。而assay的方法可以提供结合的亲和力，但是没有办法抓住具体的结构上的结合构象的差异和细...
- 2019年12月，洛桑联邦理工学院和瑞士生物信息研究所的研究者在nature methods上提出使用分子表面的化学和几何指纹，来预测蛋白质和其他分子间的相互作用。 1 介绍 蛋白质与其他生物分子之间的相互作用是大多数生物过程中蛋白质功能的基础。仅从结构预测这些相互作用仍然是结构生物学中最重要的挑战之一。许多程序通过利用蛋白质序列和结构中的进化特征有效... 2019年12月，洛桑联邦理工学院和瑞士生物信息研究所的研究者在nature methods上提出使用分子表面的化学和几何指纹，来预测蛋白质和其他分子间的相互作用。 1 介绍 蛋白质与其他生物分子之间的相互作用是大多数生物过程中蛋白质功能的基础。仅从结构预测这些相互作用仍然是结构生物学中最重要的挑战之一。许多程序通过利用蛋白质序列和结构中的进化特征有效...
- 研究背景 组织病理学可以追溯到19世纪，它一直是病理学中使用的黄金标准诊断方法之一。如果在医学检查之后或在外科手术期间需要活组织检查，则需要从患者身上取出组织样本，然后将其切成微米薄片。这些病理学切片包含有关组织病理状态的微观信息；然而，这种薄的切片是透明的，并且在标准光学显微镜下不能提供足够的对比度。组织化学利用标本的... 研究背景 组织病理学可以追溯到19世纪，它一直是病理学中使用的黄金标准诊断方法之一。如果在医学检查之后或在外科手术期间需要活组织检查，则需要从患者身上取出组织样本，然后将其切成微米薄片。这些病理学切片包含有关组织病理状态的微观信息；然而，这种薄的切片是透明的，并且在标准光学显微镜下不能提供足够的对比度。组织化学利用标本的...
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