In dieser Studie wurde gezeigt, dass Trainingsdaten, die aus natürlichen Videos (Inter4K) erstellt wurden, verwendet werden können, um eine Reihe von state-of-the-art iterativen und deep-learning-Artefaktunterdrückungsansätzen zu trainieren. Es wurden verschiedene Ansätze für Iterationen wie VarNet für kartesische Bildaufnahmen und komplexes ...
Forscher der Universität von Toronto haben ein tieflernendes Modell entwickelt, das alle möglichen Formen von Peptiden vorhersagen kann – Ketten von Aminosäuren, die kürzer sind als Proteine, aber ähnliche biologische Funktionen ausführen. Das Modell namens PepFlow kombiniert maschinelles Lernen und ...