Riboformer ist ein Werkzeug, das die Dichte der Ribosomen genau definiert und trainiert werden muss, indem zwei Ribosomenprofil-Datensätze verwendet werden, wobei eine Transformer-Architektur eingesetzt wird, um die Sequenzmerkmale zu erfassen, die die Änderungen in den Translationkinetiken bestimmen. Der Transformer-Block besteht ...
In der Simulation Pipeline werden simulierte Datensätze für das Training während des Netzwerktrainings erzeugt, indem pro Epoche 10.000 Frames erstellt werden, wobei jedes Frame nur einmal für das Training verwendet wird. Die LSGAN-Technologie wird angewendet, um realistische Modelle für den ...
Das Modell DeepGlyco erbt die LSTM-basierten Modellarchitekturen für die Vorhersage von Peptidseigenschaften und wird um zusätzliche Module erweitert, um Glycan-Fragmentintensitäten vorherzusagen. Ein Glycopeptid-Eingang wird in Peptid- und Glycan-Bestandteile aufgeteilt, bevor er dem Modell zugeführt wird. Die Peptidkomponente umfasst die Aminosäuresequenz ...
Baitstationen bestanden aus einer Dragon Touch Vision 1 1080p Kamera, die in einer Höhe von 210 mm über einem einförmigen Erkennungsbrett aufgehängt war und durch einen undurchsichtigen Schutzschild abgeschirmt wurde. Diese Konfiguration minimierte Hintergrund- und Beleuchtungsvariabilität und vereinfachte somit die ...
Die Literaturübersicht untersucht die überlegene Festigkeit und verbesserte Dehnbarkeit metallischer Nanomaterialien. Ein Artikel befasst sich mit der Verformung von hexagonal dicht gepackten Nickel-Nanokörnern, während ein anderer die Bildung extrem feiner Nano-Körner in Nickel aufgrund von Plastikverformung untersucht. Allotropie in ultrahochfesten ...
Unsere Forschung umfasst ein ex-vivo-Protokoll, bei dem einwilligende Patienten, die sich einer Operation zur Entfernung von Mundkrebs unterziehen, am MD Anderson Cancer Center der University of Texas eingeschrieben wurden. Die Studie wurde von den Institutional Review Boards an der University ...
Die allgemeine Arbeitsweise von Maschinellem Lernen mit Sprachmodellen (MLP) besteht aus den Schritten Datenerfassung, Vorverarbeitung, Textklassifikation, Informationsextraktion und Datenmining. Datenerfassung und Vorverarbeitung sind eng mit der Datenverarbeitung verbunden, während Textklassifikation und Informationsextraktion durch Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung unterstützt werden. Nachdem ...
Das Konzept der semantischen Sättigung wird in einer einzigartigen neuralen Netzwerkarchitektur durch Deep Learning modelliert. Die Struktur des ventralen visuellen Pfads im Gehirn wird in Figur 1a dargestellt, beginnend mit der Erfassung von Lichtsignalen durch die Netzhaut, gefolgt von der ...
Das Framework von PALM-H3 und A2binder basiert auf einem Transformer-Modell, das die de novo CDRH3-Sequenz in Antikörpern generiert. Der CDRH3 Bereich spielt eine Schlüsselrolle bei der Bestimmung der Bindungsspezifität eines Antikörpers gegenüber einem bestimmten Antigensequenz. PALM-H3 arbeitet mit einem Encoder ...
Die Hyperparameter-Suche für das Optimieren des Modelldesigns wird durch den Hyperparameter-Raum definiert, welcher in Tabelle 1 aufgelistet ist. Das Modell, das von GenomeNet-Architect konstruiert wird, besteht aus einer Abfolge von Faltungsschichten, die in Blöcke unterteilt sind. Die Anzahl der Blöcke und ...