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摘要: merge 好的,以下是这段话的中文翻译: 让我来为你澄清 数据格式 和 任务流程 : 输入数据是什么? MERGE 的主要输入是 一张组织切片的全切片图像(WSI) ,以及对应的空间转录组学(ST)基因表达数据(用于训练)。 训练阶段 全切片图像(WSI): 这是一张非常大的数字病理图像(通常是千 阅读全文
posted @ 2025-06-26 16:00 GraphL 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 蛋白质和细胞之间不是包含关系,而是蛋白质是细胞的重要组成成分和功能执行者。 蛋白质是细胞的组成成分 细胞由各种各样的分子构成,其中蛋白质占比很高。例如细胞膜主要是由磷脂双分子层和镶嵌其中的蛋白质组成。这些膜蛋白可以起到运输物质、接收信号等多种作用。像细胞膜上的葡萄糖转运蛋白(GLUT),它可以将葡萄 阅读全文
posted @ 2025-06-19 19:31 GraphL 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Sure, here’s a concise definition and formulation of online reinforcement learning (online RL), with context using \(D\) as the current data batch or 阅读全文
posted @ 2025-06-17 21:34 GraphL 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Great question. Let’s clarify the logic behind multi-GPU (multi-card) training (single server) and multi-server distributed training, as well as how d 阅读全文
posted @ 2025-06-10 14:13 GraphL 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Certainly! Here’s a concise table showing for each model whether it takes a sequence as input and whether it is primarily used to generate text (natur 阅读全文
posted @ 2025-06-09 19:12 GraphL 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 文本的增强 在 融合步骤 中,序列中的每个残基嵌入([L, D])与多属性文本描述产生的单一文本嵌入([1, D]) 结合 或 关注。 机制: 序列嵌入 :X_seq 形状为 [L, D](例如,每个残基 1280 维,共 L 个残基)。 文本嵌入 :X_text 形状为 [1, D](例如,768 阅读全文
posted @ 2025-06-04 15:22 GraphL 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 好的,以下是翻译成中文的内容: 以下是关于生物化学和分子生物学中蛋白质/肽类抗体、配体/小分子和酶之间区别的清晰分解: 1. 蛋白质/肽类抗体 定义 :抗体是由免疫系统中的 B 细胞产生的大型 Y 形蛋白质(免疫球蛋白)。它们能够特异性识别并结合外来分子(抗原),例如病毒、细菌或毒素。 类型 :始终 阅读全文
posted @ 2025-06-04 14:38 GraphL 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Mamba 中的 SSM(状态空间模型)不是传统意义上的计算 attention 的方式,但它与 attention 机制有密切联系和相似性,相关内容如下: 与 attention 机制的联系 公式相似性 :有研究指出 Mamba 的 SSM 操作与线性 attention 存在深刻联系,从公式和示 阅读全文
posted @ 2025-05-27 15:13 GraphL 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 任务 以下是 PocketGen 论文描述的总结翻译: 🔹 输入 配体分子: 以三维结构(坐标和原子类型)提供。 蛋白质支架: 除去口袋区域的蛋白质的其余部分。 同样表示为三维点云。 🔹 模型架构 1. 等变双层图变换器 目标:对完整原子结构进行编码和更新。 结构: 建模 残基/配体级别 和 原 阅读全文
posted @ 2025-05-23 13:41 GraphL 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 您提供的命令: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=1 train.py 解释: --nproc_per_node=2:这意味着每个节点将启动2个进程。 --nnodes=1:这意味着您总共使用1个节点(即,这 阅读全文
posted @ 2025-05-23 11:40 GraphL 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
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