空间转录组技术是生物信息学领域近年来的重大突破之一,曾在 2020 年被 Nature Method 评为年度技术。
AI for Science 的新成果、新动态、新视角抢先看—— * DeepMind 最新研究 FunSearch 登 Nature * 谷歌推出医疗保健行业模型 MedLM * 晶泰...
一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下,使用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需为特定任务...
多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质,可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联,还可以...
1.环境安装1.1CSK开发环境安装我使用的是macOS,文章中全按照macOS的流程进行环境安装预安装 - 安装依赖 {代码...} 如果没有安装xcode的...
星系中的异常现象是我们了解宇宙的关键。然而,随着天文观测技术的发展,天文数据正以指数级别增长,超出了天文工作者的分析能力。尽管...
本节视频的目的是学习LCD控制器的控制原理原理,并实现StarterWare开发环境下的LCD触摸控制。
联合国预测,2050 年世界人口预计达到 91 亿,全球对粮食的需求量将增加 70%。然而,由于世界农业发展不均衡,很多地区的粮食产量尚无法...
内容一览: 材料检测在工程、科学及制造业中扮演着至关重要的角色。传统的材料检测方法,例如切割和化学试剂检测具有破坏性,同时较为耗...
元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”,指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。在基础学习过程中,内...
作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题,因为它具有很好的平移不变性(空间细节信息...
对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定...
LeNet是最早的卷积神经网络之一[1],其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年,Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像...
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架,它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网...
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构,它使用transformer 作为编码器,这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比...
这时一篇2015年的论文,但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法,SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在...
当使用神经网络时,我们可以通过它的准确性来评估模型的性能,但是当涉及到计算机视觉问题时,不仅要有最好的准确性,还要有可解释性和...
在全连接网络[1]中,一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络,如 图1 所示,28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据...
本项目为UIE框架升级版本实体关系抽取,详细讲解了数据标注,以及医疗领域NER微调,同时完成基于SimpleServing的快速服务化部署,并考虑...
内容一览:近期,纽卡斯尔大学联合费拉科学有限公司联合开发了一个针对多头奶牛的自动化、实时跛行检测系统。该系统能够按照跛行评分系...