In vorherigen Studien zur Identifizierung von Enzymaktivstellen wurde die Vorhersageaufgabe in der Regel als (1) Klassifizierung von Aminosäurereste-Token in der Aminosäuresequenz eines Enzyms, oder (2) als Klassifizierung von Graphknoten in einem gegebenen Enzymgraphen definiert. Diese Studien betonten hauptsächlich die Sequenz- ...
Die Literatur zur Gebäude-Fußabdrucksegmentierung umfasst drei Hauptbereiche. Regelbasierte Methoden verlassen sich auf vordefinierte Regeln und Schwellenwerte, maschinelles Lernen nutzt Algorithmen für die Bildklassifizierung basierend auf Merkmalsextraktion und Deep Learning verwendet faltende neuronale Netzwerke. Darüber hinaus integriert die Datenfusion verschiedene Quellen, ...
Der RMSF-Netzwerkansatz wurde entwickelt, um Proteinbewegungen anhand von Kryo-Elektronenmikroskopie (Kryo-EM)-Karten zu analysieren. Das Hauptziel dieser Methode ist es, die RMSF (Root Mean Square Fluctuation) lokaler Strukturen innerhalb von Proteinen vorherzusagen. RMSF ist eine weit verbreitete Maßzahl zur Beurteilung der Flexibilität ...
Die StrainNet-Architektur umfasst ein tiefes neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, die Beziehung zwischen zwei Ultraschallbildern \(I_t\) und \(I_{t+1}\) sowie die Sehnenbeanspruchung bei Frame t, \(\epsilon _{xx}^{(t)}\), \(\epsilon _{xy}^{(t)}\), \(\epsilon _{yy}^{(t)}\), vorherzusagen. StrainNet besteht aus zwei Stufen, wobei die erste ...