- DGL团队发布了以生命科学为重点的软件包DGL-LifeSci。 尝试使用新的DGL--LifeSci并建立Attentive FP模型并可视化其预测结果。 基于深度图学习框架DGL 环境准备 PyTorch:深度学习框架 DGL:基于PyTorch的库,支持深度学习以处理图形 RDKit:用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式 DGL-... DGL团队发布了以生命科学为重点的软件包DGL-LifeSci。 尝试使用新的DGL--LifeSci并建立Attentive FP模型并可视化其预测结果。 基于深度图学习框架DGL 环境准备 PyTorch:深度学习框架 DGL:基于PyTorch的库,支持深度学习以处理图形 RDKit:用于构建分子图并从字符串表示形式绘制结构式 DGL-...
- 研究人员已经开发出一种使用深度学习来识别与疾病相关基因的人工神经网络。该研究发表在2020年2月12日《 Nature Communications》上。 人工神经网络揭示了大量基因表达数据中的模式,并发现了与疾病相关的基因。来自瑞典林雪平大学的开发人员希望该方法最终可以应用于精准医学和个性化治疗。 科学家根据不同蛋白质或基因如何相互作用... 研究人员已经开发出一种使用深度学习来识别与疾病相关基因的人工神经网络。该研究发表在2020年2月12日《 Nature Communications》上。 人工神经网络揭示了大量基因表达数据中的模式,并发现了与疾病相关的基因。来自瑞典林雪平大学的开发人员希望该方法最终可以应用于精准医学和个性化治疗。 科学家根据不同蛋白质或基因如何相互作用...
- @Author:Runsen 目标定位 图像分类或图像识别模型只是检测图像中对象的概率。与此相反,对象定位是指识别图像中对象的位置。对象定位算法将输出对象相对于图像的位置坐标。在计算机视觉中,定位图像中对象的最流行方法是借助边界框来表示其位置。 可以使用以下参数初始化边界框: bx, by : 边界框中心的坐标bw : 边界框的宽度 wrt 图像宽度bh : ... @Author:Runsen 目标定位 图像分类或图像识别模型只是检测图像中对象的概率。与此相反,对象定位是指识别图像中对象的位置。对象定位算法将输出对象相对于图像的位置坐标。在计算机视觉中,定位图像中对象的最流行方法是借助边界框来表示其位置。 可以使用以下参数初始化边界框: bx, by : 边界框中心的坐标bw : 边界框的宽度 wrt 图像宽度bh : ...
- 今天介绍美国密歇根州立大学Guo-Wei Wei团队近期在bioRxiv上发表的论文,该论文利用基于机器智能的复合型生成网络(GNC)生成一系列候选药物,并测试这些药物和部分艾滋病药物对新型冠状病毒的潜在效用。 1.背景 刺突蛋白(S-protein)是一种多功能分子,可以介导冠状病毒进入宿主细胞。据研究,新型冠状病... 今天介绍美国密歇根州立大学Guo-Wei Wei团队近期在bioRxiv上发表的论文,该论文利用基于机器智能的复合型生成网络(GNC)生成一系列候选药物,并测试这些药物和部分艾滋病药物对新型冠状病毒的潜在效用。 1.背景 刺突蛋白(S-protein)是一种多功能分子,可以介导冠状病毒进入宿主细胞。据研究,新型冠状病...
- @Author:Runsen 使用 R-CNN 进行对象检测存在一些缺点。 R-CNN 消耗了大量的时间、存储和计算能力。R-CNN 有一个复杂的多阶段训练管道(3 阶段——对数损失、SVM 和 BBox 回归器的 L2 损失) 上一篇论文的同一作者(R-CNN)解决了 R-CNN 的一些缺点,构建了一个更快的对象检测算法,被称为 Fast R-CNN。 Fas... @Author:Runsen 使用 R-CNN 进行对象检测存在一些缺点。 R-CNN 消耗了大量的时间、存储和计算能力。R-CNN 有一个复杂的多阶段训练管道(3 阶段——对数损失、SVM 和 BBox 回归器的 L2 损失) 上一篇论文的同一作者(R-CNN)解决了 R-CNN 的一些缺点,构建了一个更快的对象检测算法,被称为 Fast R-CNN。 Fas...
- Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-... Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-...
- 今天给大家介绍由哈佛大学和剑桥大学的研究人员联合发表在Nature Communications的一篇文章。由于对设计规则的理解有限,设计全新的生物回路组件仍然是一项具有挑战性的工作,支点开关(Toehold Switches)的设计也面临相似的问题。针对上述情况,作者提出了两种深度学习架构——STORM和NuSpeak,这二种架构使用了卷积过滤... 今天给大家介绍由哈佛大学和剑桥大学的研究人员联合发表在Nature Communications的一篇文章。由于对设计规则的理解有限,设计全新的生物回路组件仍然是一项具有挑战性的工作,支点开关(Toehold Switches)的设计也面临相似的问题。针对上述情况,作者提出了两种深度学习架构——STORM和NuSpeak,这二种架构使用了卷积过滤...
- 前言 注:本文首发易百纳技术社区,文章链接:FPGA的设计艺术(2)FPGA开发流程 本文介绍整个FPGA设计流程以及设计FPGA所需的各个步骤-从一开始到可以将设计下载到FPGA的阶段。但是在此之前,让我们首先非常快速地介绍FPGA技术。 现场可编程门阵列(FPGA)是一种半导体器件,包含逻辑块,这些逻辑块被编程为执行一组特定的功能。这些可编程逻辑块在互连矩阵的... 前言 注:本文首发易百纳技术社区,文章链接:FPGA的设计艺术(2)FPGA开发流程 本文介绍整个FPGA设计流程以及设计FPGA所需的各个步骤-从一开始到可以将设计下载到FPGA的阶段。但是在此之前,让我们首先非常快速地介绍FPGA技术。 现场可编程门阵列(FPGA)是一种半导体器件,包含逻辑块,这些逻辑块被编程为执行一组特定的功能。这些可编程逻辑块在互连矩阵的...
- @Author:Runsen 由于毕业入了CV的坑,在内卷的条件下,我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术,用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时,我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如,物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA... @Author:Runsen 由于毕业入了CV的坑,在内卷的条件下,我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术,用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时,我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如,物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA...
- @Author:Runsen 由于CV需要熟练使用opencv,因此总结了opencv常见的APi和用法。 OpenCV(opensourcecomputervision)于1999年正式推出,它来自英特尔的一项倡议。 OpenCV的核心是用C++编写的。在Python中,我们只使用一个包装器,它在Python内部执行C++代码。 它对于几乎所有的计算机视觉应... @Author:Runsen 由于CV需要熟练使用opencv,因此总结了opencv常见的APi和用法。 OpenCV(opensourcecomputervision)于1999年正式推出,它来自英特尔的一项倡议。 OpenCV的核心是用C++编写的。在Python中,我们只使用一个包装器,它在Python内部执行C++代码。 它对于几乎所有的计算机视觉应...
- 最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类,该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。 化学反应的分类对化学家们有很高的价值,比如利用同类反应的相似成份推测最佳反应条件等。近年来,一些机器学习方法被用于化学反应的分类,但是都存在一定的局限。IBM和伯尔尼大学的研究... 最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类,该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。 化学反应的分类对化学家们有很高的价值,比如利用同类反应的相似成份推测最佳反应条件等。近年来,一些机器学习方法被用于化学反应的分类,但是都存在一定的局限。IBM和伯尔尼大学的研究...
- 过去十年左右的时间里,人工智能(AI)已经从科幻小说变成了一种非常真实的力量,它几乎颠覆或者说威胁要颠覆地球上的每一个过程。人工智能帮助汽车、飞机和航天器导航,为你推荐Netflix上的电影,并促进其他数十种重大事件。 尽管可以很容易的使用计算机和计算工具,但相对来说,制药业几乎没有被颠覆的迹象?专家认为,制药业仍然是效率最低的行业之一。事实上,尽管其他行业的... 过去十年左右的时间里,人工智能(AI)已经从科幻小说变成了一种非常真实的力量,它几乎颠覆或者说威胁要颠覆地球上的每一个过程。人工智能帮助汽车、飞机和航天器导航,为你推荐Netflix上的电影,并促进其他数十种重大事件。 尽管可以很容易的使用计算机和计算工具,但相对来说,制药业几乎没有被颠覆的迹象?专家认为,制药业仍然是效率最低的行业之一。事实上,尽管其他行业的...
- @Author:Runsen 图像标注主要用于创建数据集进行图片的标注。本篇博客将推荐一款非常实用的图片标注工具LabelImg,重点介绍其安装使用过程。如果想简单点,请直接下载打包版(下载地址见结尾),无需编译,直接打开即可! 感谢原作者对Github的贡献,博主发现软件已经更新,可以关注最新版本。这个工具是一个用 Python 和 Qt 编写的完整的图形界面。最... @Author:Runsen 图像标注主要用于创建数据集进行图片的标注。本篇博客将推荐一款非常实用的图片标注工具LabelImg,重点介绍其安装使用过程。如果想简单点,请直接下载打包版(下载地址见结尾),无需编译,直接打开即可! 感谢原作者对Github的贡献,博主发现软件已经更新,可以关注最新版本。这个工具是一个用 Python 和 Qt 编写的完整的图形界面。最...
- 今天给大家介绍中山大学杨跃东教授课题组发表在Journal of Cheminformatics上的一篇论文。该论文指出蛋白质的溶解度对于生产新的可溶性蛋白质非常重要,但是目前预测蛋白质溶解度的方法大多基于氨基酸的一维嵌入,仅限于捕获空间结构信息。针对上述问题,作者开发了一种新的结构感知方法——GraphSol,通过注意力图卷积网络(GCN)预测... 今天给大家介绍中山大学杨跃东教授课题组发表在Journal of Cheminformatics上的一篇论文。该论文指出蛋白质的溶解度对于生产新的可溶性蛋白质非常重要,但是目前预测蛋白质溶解度的方法大多基于氨基酸的一维嵌入,仅限于捕获空间结构信息。针对上述问题,作者开发了一种新的结构感知方法——GraphSol,通过注意力图卷积网络(GCN)预测...
- @Author:Runsen 计算机视觉中具有挑战性的主题之一,对象检测,可帮助组织借助数字图片作为输入来理解和识别实时对象。大量的论文基于常见的目标检测的开源数据集而来,因此需要了解常见的目标检测的开源数据集 https://public.roboflow.com/object-detection CIFAR-10 CIFAR-10 是一个综合数据集,由 10... @Author:Runsen 计算机视觉中具有挑战性的主题之一,对象检测,可帮助组织借助数字图片作为输入来理解和识别实时对象。大量的论文基于常见的目标检测的开源数据集而来,因此需要了解常见的目标检测的开源数据集 https://public.roboflow.com/object-detection CIFAR-10 CIFAR-10 是一个综合数据集,由 10...
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