生物信息学论文阅读笔记

【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext

论文题目：DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源：EMNLP2023论文链接：2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接：https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数

Rose sait·2025-02-10 03:57

Perl 语言入门学习指南：探索高效脚本编程的奥秘

自1987年诞生以来，Perl凭借其灵活性、强大的内置功能库和广泛的社区支持，在Web开发、生物信息学、网络管理等多个领域发挥着重要作用。

我的运维人生·2025-02-09 16:03

gseapy python包GO、KEGG富集(注释)分析

gseapy.readthedocs.io/en/latest/gseapy_example.html#Over-representation-analysis-by-Enrichr-web-services简介：富集分析是一种常见的生物信息学分析方法

loong_XL·2025-02-09 05:39

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

Java 大视界 -- Java 大数据在生物信息学中的应用与挑战（67）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-02-06 18:57

三甲医院大型生信服务器多配置方案剖析与应用（2024版）

一、引言1.1研究背景与意义在当今数智化时代，生物信息学作为一门融合生物学、计算机科学和信息技术的交叉学科，在三甲医院的科研和临床应用中占据着举足轻重的地位。

Allen_LVyingbo·2025-02-02 09:41

Python3 【集合】项目实战：3 个新颖的学习案例

李智 - 重庆·2025-01-30 14:09

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用关键词：人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用1.背景介绍2.

AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》

1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco

StriveQueen·2025-01-26 08:32

Spark GraphX原理与代码实例讲解

SparkGraphX原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展，社交网络、推荐系统、生物信息学

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:34

论文阅读笔记：AI+RPA

文章目录论文题目下载地址论文摘要论文题目Challengesandopportunities:ImplementingRPAandAIinfrauddetectioninthebankingsector下载地址点击这里下载论文摘要在银行业中，将机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）集成用于欺诈检测是一项重大变革，既带来了挑战，也带来了机遇。随着金融机构面临日益复杂的欺诈企图，RPA和AI成为

几道之旅·2025-01-21 07:06

R语言的计算机基础

它被广泛应用于统计学、数据科学、生态学、生物信息学等多个领域。由于其强大的功能和灵活性，R语言在学术界和工业界都得到了广泛的认可和应用。

java熊猫·2025-01-18 06:23

Web APP 阶段性综述

在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域，诸多工具以WebAPP的形式呈现，相较之下，医学领域的此类应用数量相对较少。

预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim

__Sunshine__·2024-09-11 21:59

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无

小夏refresh·2024-09-11 20:50

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三

Lossya·2024-09-07 19:33

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采

慘綠青年627·2024-09-06 10:44

零基础入门生信数据分析——导读

零基础入门生信数据分析——导读生信数据分析，即生物信息学数据分析，是一个涵盖了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的交叉学科。

呆猪儿·2024-09-06 02:32

A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域

Cc小跟班·2024-09-03 08:22

NCBI BLAST+：分析生物内在编码的工具

在生物信息学的广阔领域中，NCBI（NationalCenterforBiotechnologyInformation，美国国立生物技术信息中心）开发的BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool

belldeep·2024-09-02 23:52

【图论简介】

图论在计算机科学、网络理论、优化问题、生物信息学等多个领域都有广泛的应用。本文将简要介绍图论的基本概念、常见算法及其在实际中的应用。

WA-自动机·2024-09-02 13:26

能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记

YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟

Rising_Flashlight·2024-09-01 20:46

生信圆桌：专业生信服务器与平台服务的提供者

生信圆桌是一个专注于提供生物信息学（生信）服务器和平台服务的领先企业，致力于为全球科研机构、企业和独立研究者提供高性能的生信分析解决方案。

生信圆桌x生信云服务器·2024-08-31 03:45

用Python实现生信分析——基序（Motif）识别详解

在生物信息学中，基序（Motif）是指在生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）中具有特定功能或结构的短序列片段。基序通常在生物进化中得到保留，因为它们在生物学功能中起着重要作用。

写代码的M教授·2024-08-28 08:19

数据结构与算法——动态规划

LeetCode70题）2.斐波那契数列（LeetCode126题）3.最长公共子序列（LeetCode95题）引言动态规划（DynamicProgramming,简称DP）是一种在数学、计算机科学、经济学和生物信息学等领域广泛使用的算法设计技术

passion更好·2024-08-26 06:54

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目

猪猪想上树·2024-08-23 03:06

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征

深视·2024-02-24 10:28

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent

小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速

hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representationlearning）已在对比学习方法的推动

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，

hijackedbycsdn·2024-02-19 13:08

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

DCNNs之DNA论文阅读笔记

Article:DeepConvolutionalNeuralNetworkArchitectureWithReconfigurableComputationPatternsJournalTitle:IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)SystemsIssue:No.08-Aug.(2017vol.25)ISSN:1063-8210pp

苏十一0421·2024-02-15 08:46

考研调剂：中医生命科学

科学网—考研调剂——欢迎研究生调剂到我们的招生专业方向“中西医结合基础”：中医药与肠道菌群、生物信息学等交叉学科-张成岗的博文http://blog.sciencenet.cn/home.php?

菌心说双脑论·2024-02-15 04:36

2020-04-07

）1.为什么学习linux大多数人用的是可视化界面，便捷的windows，linux用户量比较少，但是需要知道，linux的功能相当的强大，对于数据处理、程序运行方面的优势，那是其它的系统无法比拟的，生物信息学数据处理对电脑要求较高

liuyang2020·2024-02-14 15:21

Python在生物信息学中的应用：有序字典

我们知道，通过{}创建的字典是无序的。如何创建有序字典呢？解决方案可以使用collections模块中的OrderedDict类。当对字典做迭代时，它会严格按照元素添加的顺序进行。例如：from collection import OrderedDictd=OrderedDict()d['1st'] = 1d['2nd'] = 2d['3rd'] = 3d['4th']=4forkeyind:

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-02-14 10:48

Python在生物信息学中的应用：同时对数据做转换和换算

我们需要调用一个换算（reduction）函数，例如sum()、min()、max()等，但首先得对数据做转换或筛选。解决方案一种优雅的方式能将数据换算和转换结合在一起，即在函数中使用生成器表达式。例如，要计算平方和，可以这样：nums=[1,2,3,4,5]s=sum(x*xforxinnums)更多的例子：#Determineifany.pyfilesexistinadirectoryimpo

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-02-14 10:48

Python在生物信息学中的应用：列表推导式

列表中有一些数据，我们想提取或删除某些值，该怎么办？解决方案最简单的方法是使用列表推导式（listcomprehension）。例如：>>>mylist=[1,4,-5,10,-7,2,3,-1]>>>[nforninmylistifn>0][1,4,10,2,3]>>>[nforninmylistifn>>列表推导式的使用需要注意其内存占用，当原始列表比较大时，其内存占用较高，可以使用生成器表达

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-02-14 10:47

最长公共子序列(LCS)

最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题，也是数据比较程序，比如Diff工具和生物信息学应用的基础。

·2024-02-13 23:57

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文阅读

【论文阅读笔记】DeepLearningWorkloadSchedulinginGPUDatacenters:Taxonomy,ChallengesandVision论文链接GPU数据中心的DL工作负载调度

牛码当驴·2024-02-13 02:31

自学生物信息学

在学习生物信息学之前，我们先来了解一下什么是生物信息学。生物信息学，顾名思义，生物学和信息学的结合。生物学，这个对大家比较简单，基本入生信行的同

gtt儿_生物信息学习·2024-02-12 08:00

我们能成为孩子的上帝吗—— 谁来管理非法行医的贺建奎

贺建奎，原南方科技大学副教授，毕业于美国斯坦福大学，拥有多学科交叉的背景，并在基因测序仪研究，CRISPR基因编辑，生物信息学等多个领域取得研究突破。

闲月农·2024-02-12 06:31

2022-01-27

参考：生物信息学100个基础问题——第1~5题答案公布-知乎(zhihu.com)掌握FASTQ格式特点第2行就是测序得到的序列信息，一般用ATCGN来表示，其中N用于荧光信号干扰无法判断到底是哪个碱基时的代表符号

学习生信的小兔子·2024-02-12 01:29

金域医学：医检行业顶级学术委员会成立，钟南山院士任主席

国内第三方医学检验行业的开拓者和引领者广州金域医学检验集团在广州国际生物岛总部，召开金域医学学术委员会成立大会暨金域学术汇报会由呼吸系统疾病专家、中国工程院院士钟南山出任委员会主席，医学遗传学家、中国工程院院士曾溢滔，生物信息学家

里昂杰森·2024-02-11 02:57

机器学习系列——（十九）层次聚类

层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

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