Die in dieser Studie verwendeten Datensätze basieren auf Daten von Scherenkrebsen aus dem Apolyont-See in Balıkesir-Türkei. Es wurden 1461 Scherenkrebse gefangen, darunter 573 (40%) Weibchen und 843 (60%) Männchen. Jedes Stichproben hat 22 Merkmale, die in Tabelle 1 aufgeführt sind. ...
In diesem Artikel wird das MODIFY-Algorithmus beschrieben, ein ML-Algorithmus zur Ko-Optimierung von Bibliotheksfitness und Diversität für die Entwicklung neuer enzymatischer Funktionen. MODIFY verwendet ein neuartiges Ensemble-ML-Modell, das Protein-Sprachmodelle (PLMs) und Sequenzdichtemodelle nutzt, um Null-Shot-Fitness-Vorhersagen zu treffen und durch ein Pareto-Optimierungsschema ...
Der Artikel von Mookherjee, Anderson, Haagsman, und Davidson (2020) beschäftigt sich mit antimikrobiellen Wirkstoffpeptiden und ihren Funktionen sowie dem klinischen Potenzial. Huang, Huang und Chen (2010) diskutieren in Protein Cell die Beziehung zwischen Struktur und Funktion von Alpha-helikalen kationischen antimikrobiellen ...
Deep-learning AI has revolutionized cancer research and personalized clinical care through innovative architectures and high-performance computing. This has impacted various aspects of oncology, including cancer detection, molecular tumor characterization, drug discovery, and treatment outcome prediction. Researchers at the University of ...
Eine zyklische Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen liefert Einsichten in physikalische Mechanismen und verbessert die Effizienz. In den letzten Jahren wurden Machine-Learning-Algorithmen und künstliche Intelligenz (KI) zunehmend eingesetzt, um wissenschaftliche Daten gründlich zu analysieren und genauere und effizientere Berechnungsmodelle zu generieren. Allerdings ...
Der Artikel von Miller (2019) und die Preprints von Doshi-Velez & Kim (2017) sowie Azodi, Tang & Shiu (2020) bieten Einblicke in die Erklärbarkeit von künstlicher Intelligenz im Bereich der Genetik und Biologie. Eraslan, Avsec, Gagneur & Theis (2019) präsentieren ...
Menschen nutzen Computer Vision jeden Tag – um ein Smartphone zu entsperren, Benachrichtigungen zu erhalten, wenn ein Paket vor ihrer Haustür angekommen ist, oder um die Geschwindigkeitsbegrenzung auf dem Armaturenbrett ihres Autos zu überprüfen. Computer sehen jedoch nicht auf die ...
Wir haben einen Punkt erreicht, an dem man sich keine Finanzinstitution mehr ohne ihre mobile App-Version vorstellen kann. Der Unterschied zwischen der mobilen Banking-App-Entwicklung von heute und früher ist immens. Technologien wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung heben ...
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 ...
Neuronale Netzwerke sind eine Klasse von Machine-Learning-Algorithmen, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Knoten oder Neuronen, wobei jeder Knoten eine einfache Berechnung durchführt und das Ergebnis an die ...