生物聚类

DeepSeek 新注意力架构NSA

最近这一路线的进展包括多种策略：KV缓存淘汰方法、块状KV缓存选择方法以及基于采样、聚类或哈希的选择方法。尽管这些策略前景广阔，现有的稀疏注意力方法在实际部署中往往表现不佳。
Twilight-pending·2025-02-22 00:47

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同
路野yue·2025-02-21 15:32

【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布

生物医学成像：用于相位对比显微镜中的相位恢
鱼弦·2025-02-21 15:00

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。
数据媛·2025-02-21 14:53

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF
布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

基于python使用scanpy分析单细胞转录组数据

Loompy的设计目标是提供一个快速、灵活且易于使用的工具，以支持生物信息学家和研究人员在单细胞水平上进行数据分析。python的单细胞转录组数据结构说明：da
探序基因·2025-02-20 15:26

图像识别与应用

一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能 学习步骤

目录1.AI现状分析（人工智能基础入门概念）1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示
追光者♂·2025-02-19 05:15

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

摘要生物医药研发一直是推动人类健康进步的关键领域，然而传统研发方式在疾病诊断标志物发现方面存在效率低、准确性不足等问题。
Anitalin00·2025-02-18 22:08

a2,3-唾液酸转移酶|a2,3- sialyltransferase (PmST1)

这种酶在生物体内广泛存在，包括细菌在内的某些生物体中都有其身影，并在唾液化糖缀合物的生物合成中发挥关键作用。二、生理功能a2,3-唾液酸转移酶的
陕西星贝爱科·2025-02-18 22:31

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
小村学长毕业设计·2025-02-18 20:18

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。
胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

腿足机器人之八- 腿足机器人动力学

两者结合，使机器人能够在复杂环境中实现类生物的灵活运动，是仿生机器人领域的核心技术。如波士顿动力Atlas通过逆运动学规
shichaog·2025-02-18 00:31

人工智障的软件开发-自动流水线CI/CD篇-docker+jenkins部署之道

系统检测：目标开发一个软件已完成代码仓库-轻盈的gitea，开始添加自动流水线启动应急冷却协议：准备承受Java系应用的资源冲击核心组件锁定：构建老将军Jenkins（虽然年迈但依然能战）需求分析：论碳基生物的认知进化人类需求翻译矩阵表层需求
Yuanymoon·2025-02-17 17:27

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩
EEPI·2025-02-17 12:37

深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导
AndrewHZ·2025-02-17 10:23

机器学习：k均值

在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。
golemon.·2025-02-17 08:38

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲
Carl_奕然·2025-02-16 22:49

「重磅」Sci.Robot最新封面：由多种人体肌肉组织驱动的生物混合手，人机融合取得新突破

10.1126/scirobotics.adr5512论文解析：《Biohybridhandactuatedbymultiplehumanmuscletissues》研究背景与目标本研究提出了一种基于生物混合技术的机械手
天机️灵韵·2025-02-16 19:53

仿生机器人核心技术与大小脑

以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结，涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向：一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础，与生物体的“身体能力”对应：1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉
天机️灵韵·2025-02-16 19:53

单细胞分析（11）——scRNA-seq数据整合

不同样本来源（如多个实验室、不同测序平台、不同患者）可能会导致非生物学因素的影响，从而影响数据分析的准确性。
生信小鹏·2025-02-16 01:15

安全测试中的身份认证与访问控制深度解析

第一部分：基本概念与核心问题1.身份认证与访问控制基础1.1身份认证三要素知识因素（密码、PIN码）持有因素（硬件令牌、手机）生物因素（指纹、面部识别）1.2访问控制模型DAC（自主访问控制）MAC（强制访问控制
进击的雷神·2025-02-16 00:01

k均值聚类python实现

K均值聚类（K-MeansClustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成K个簇。
小尤笔记·2025-02-15 23:29

ImageJ：科研与工业图像处理的利器

无论您是从事生物医学研究、材料科学分析，还是工业质量控制，ImageJ都能为您提供高效、灵活的图像处理解决方案。本仓库提供了适用于不同操作系统和架构
邱蒙励·2025-02-15 15:21

管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域的创新应用

以下是几个关键点，说明了这一技术为何具有如此积极的发展潜力：1.高效澄清与保留风味管式超滤膜具有高精度的过滤能力，能够在不破坏茶叶原有风味和营养成分的前提下，有效去除茶汤中的固体颗粒、微生物、胶体等杂质
莱特莱德·2025-02-15 07:50

管式超滤膜分离技术在苦咸水淡化中的应用与优势

1.高效预处理优势说明：苦咸水往往含有较高浓度的悬浮颗粒、胶体、微生物以及部分有机物，这些杂质若直接进入反渗透(RO)等核心淡化单元，将导致膜堵塞、污染和效率下降。管式超滤膜凭借其
莱特莱德·2025-02-15 07:50

管式超滤膜浓缩分离技术在食品行业中的应用优势

1.低温处理，保护生物活性管式超滤膜系统的一大亮点在于其低温分离过程，无需加热即可完成物质的分离与浓缩。
莱特莱德·2025-02-15 07:20

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

Face ID（面部识别）和Touch ID（指纹识别）生物识别的使用iOS （附完整代码）

运行效果：识别中效果下面是代码实现步骤一，首先我们需要引入头文件#import，这个框架里封装了我们需要的生物识别模块。
QNMJD·2025-02-14 23:49

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说，这些防御方法首先在
开心星人·2025-02-14 19:10

【智能算法】协同进化算法

1、进化算法自从达尔文的生物进化论被接受，基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。
大雨淅淅·2025-02-14 11:17

大脑神经网络与机器神经网络的区别

大脑神经网络（生物神经网络）与机器神经网络（人工神经网络，ANN）虽然名称相似，但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。
天机️灵韵·2025-02-14 10:40

【JPCS(ISSN:1742-6596)独立出版】2025年应用物理与材料科学国际学术研讨会（ICAPMS 2025）

会议将提供丰富的学术交流平台，包括特邀报告、主题讨论和互动研讨，涵盖纳米材料、半导体材料、生物材料和先进制造工艺等多个研究方向。与会者将有机会分享他们的新研究成果，深入交流学术观点
艾思科蓝 AiScholar·2025-02-14 02:51

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【AIDD】AI药物研发学前基础--团队大佬

目录1、简介2、团队1）AI+药物研发中科院上海药物研究所蒋华良教授中科院微生物研究所王军教授团队中科院深圳先进技术研究院袁曙光课题组北京大学高毅勤教授团队中国药科大学陈亚东课题组伊利诺伊大学/清华大学彭健教授团队清华大学交叉信息研究院曾坚阳加拿大蒙特利尔学习算法研究所唐建团队阿卜杜拉国王科技大学
静静喜欢大白·2025-02-13 17:26

瑞熙贝通|智能实验教学管理平台建设方案

一、建设理念和方法:以本科基础医学实验室建设为标准，以“服务学生和社会”为指导思想，以虚实一体化建设为基础，融实验教学、开放创业和服务社会等功能于一体，借助互联网，在负一楼室外建设废液、废气和生物制品的处理平台
瑞熙贝通实验室综合管理平台·2025-02-13 02:27

Python实现基因遗传算法

它通过模拟生物进化过程，如选择、交叉、变异等，逐步优化种群中的个体，最终逼近全局最优解。基因遗传算法的基本步骤初始化种群：随机生成
闲人编程·2025-02-12 20:43

生物制药企业选择谷歌云的理由有哪些？

AI发展的这一年，科学家也紧随其后，透过AI拓展更多微观层面的生物学奥义，包括蛋白质折叠等。生物制药公司也加大了在药物研发领域的投入，其中一方面就是搭载云平台。
·2025-02-12 18:53

杜绝遛狗不牵绳，AI技术助力智慧城市宠物管理

一、烈性犬违规饲养识别：多模态生物特征识别与声纹监测烈性犬因其攻击性强、危险性高，一直是社会关注的焦点。为了有
深圳市快瞳科技有限公司·2025-02-12 15:36

数字身份与元宇宙

对于个人和机构实体，数字身份由早期的互联网传统账号发展为多账号一键登录授权管理，再到个人或机构实体本身所有、所管、所控的去中心化身份；对于以物联网为基础的其他生物和物品实体，数字身份可泛化至任意生物、任意物品的工业互联网标识
Aohan_傲瀚·2025-02-12 07:46

神经网络的基本构成和功能

神经网络是一种人工神经系统模拟的算法，它通过层次结构处理信息，类似于生物神经系统中的神经元之间的连接。
西洲啊·2025-02-12 04:56

碳课堂｜生物质能如何成为减排利器

作为一种古老而又现代的能源形式，生物质能正以其独特的优势成为减排的利器。本文将为读者揭示生物质能如何成为推动绿色发展、构建低碳未来的关键力量。
·2025-02-11 15:23

前瞻技术大解密，未来发展抢先看

生物技术在制药工艺优化中作用可大啦！它能大大提高药物生产效率和质量。比如通过基因工程，可以改造微生物来高效生产药物成分。而且生物技术能让制药过程更精准，减少杂质，确保药物品质更好。
火龙果wa·2025-02-11 15:18

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。
飞火流星02027·2025-02-11 07:18

神经网络（Neural Network）

受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。
ningmengjing_·2025-02-10 23:41

KMeans聚类实战2

目录NBA球员聚类--未知k值的情况NBA球员聚类–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
浊酒南街·2025-02-10 22:04

KMeans聚类实战1

目录iris聚类--已知k值的情况iris聚类–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns
浊酒南街·2025-02-10 22:34

1.1 Attention机制终极指南：从数学推导到Transformer实战，解密大模型核心引擎

这种生物本能启发了AI领域最重要的突破——Attention机制。在Transformer架构中，Attention的计算量占比高达72%，掌握其原理是理解现代大模型的必经之路。一、Atte
少林码僧·2025-02-10 19:49

前沿科技改变未来生活

生物技术在环境中越来越重要。人们用它来处理污染物，修复受损的生态系统。比如，科学家们培育出能吸收重金属的植物。这些植物可以净化土壤，让环境找回健康。另一个例子是利用细菌分解石油。
巴巴郭海鹄·2025-02-10 12:47
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