protein analysis gromacs complex
Early lameness detection in dairy cattle based on wearable gait analysis using semi-supervised LSTM-Autoencoder
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目：“基于半监督 LSTM-自动编码器可穿戴步态分析的奶牛早期跛行检测” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf) “Early lameness detection in dairy ca ......
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
BigDataAIML-Kaggle-How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python
How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python https://www.kaggle.com/code/aurbcd/pca-using-numpy-from-scratch PCA using N ......
SR Algorithm Analysis（1）——ZSSR
SR Algorithm Analysis（1）——ZSSR CVPR 2017 《“Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning》 目录SR Algorithm Analysis（1）——ZSSRInnovations：Backg ......
PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵
总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......
20.Explain how the following reasoning fails to address the complexity of the issue involved, and rebut it. “Sanya is warm all year round and has beautiful beaches,
Round 1: Identifying the Failure in Reasoning Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's kick off our discussion by examining the reasoning: "Sanya ......
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data Jiancheng Zhong 1 2, Chao Tang 1, Wei Peng 3, Minzhu Xi ......
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm Minzhu Xie 1, Ruijie Xie 2, Hao Wang 3 Affiliations exp ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis
1 前言 1.1 标题 Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis 1.2 摘要 为了保护网络的机密性和隐私性，目前互联网上的流量被广泛地加密。然而，流量 ......
Exercise 4 - Handling Complex Images
Exercise 4 - Handling Complex Images 下面是代码，链接到一个包含 80 张图像（40 张快乐图像和 40 张悲伤图像）的快乐或悲伤数据集。创建一个卷积神经网络，对这些图像进行 100%准确率的训练，当训练准确率大于 0.999 时取消训练。 提示：最好使用 3 个 ......
DNA | RNA | Protein | 提取 | 纯化 | 定量
这算是wet lab实验室最为基本的技能了。 基因克隆，从Ecoli里提取质粒，不要忘了加RNase，否则在做gateway cloning的时候RNA会抑制LR反应。 不同用途的实验对DNA、RNA、Protein的纯度要求是不一样的，这你要自己去摸索，比如普通Lentivirus packagi ......
PCA (principal component analysis)算法
一、 PCA算法 PCA(principal component analysis)是一种应用广泛的降维算法，其基本思想是想通过找到一个低维的“最具有代表性”的方向，并将原数据映射到这个低维空间中去，从而实现数据的降维。 1. 算法原理 我们先从二维数据简单说明，假设我们有n个二维数据组成的数据集\ ......
Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）
SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记
论文标题 《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》 作者 魏秀参，南京理工大学 初读 摘要 与上篇综述相同： 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有 ......
(段设期中复习) Great Ideas in Algorithm Analysis: Midterm Review
Distance Algorithms Basic sampling lemma: Let \(S_1,\dots,S_n \subset [n]\) be sets of size at least \(D\), then randomly choose \(c (n/D) \log n\) el ......
《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
论文标题 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》 作者 魏秀参，旷世研究院 初读 摘要 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。 本文旨 ......
Kattis - A Complex Problem (The 2023 ICPC Rocky Mountain Regional Contest)
Intro This was one of the problems I didn't do during the regional contest. One of my teammates solved it. Observation There are few things to note. F ......
城市时空预测的统一数据管理和综合性能评估 [实验、分析和基准]《Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]》
2023年11月1日，还有两个月，2023年就要结束了，希望在结束之前我能有所收获和进步，冲呀，老咸鱼。 摘要 解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集，以及确定有效的模型结构和组件。 1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”，并在40个不同的数据集上验证了其有效性，简化 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: POLYCRUISE: A Cross-Language Dynamic Information Flow Analysis
Abstract 本文： PolyCruise Method: 跨编程语言的holistic dynamic information flow analysis(DIFA) use a light language-specific analysis和language-agnostic online ......
Linux Performance Analysis
Linux Performance Analysis 如何在 30s 内定位系统出现的问题，可以使用如下 10 个命令： uptime dmesg | tail vmstat 1 mpstat -P ALL 1 pidstat 1 iostat -xz 1 free -m sar -n DEV 1 ......
[论文精读][基于点云的蛋白-配体亲和力]A Point Cloud-Based Deep Learning Strategy for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
我需要的信息 代码，论文 不考虑共价键，每个点包括了六种原子信息，包括xyz坐标，范德华半径，原子重量以及来源（1是蛋白质，-1是配体）。原子坐标被标准化，其它参数也被标准化。对不足1024个原子的的复合体，补0到1024。 增加考虑的原子从1024到2048，没有提升，增加原子信息通道，没有提升（ ......
ST12 Trace – Step by step instruction on how to use it for analysis
ST12介绍 ST12性能分析工具的使用分如下三个步骤： 设置跟踪参数 开始跟踪收集跟踪数据 分析跟踪数据 跟踪参数分类： 跟踪对象（Trace For） 跟踪类型（Type of Trace） 跟踪对象 ST12可以捕获4种类型的数据 “User/Tasks”, “Work Process”, “ ......
Basic concepts of complex number
目录虚数的引入复数和虚数的关系Example - 分辨一个数判断两个复数是否相等的条件共轭复数复数的几何意义、复平面的认识求复数的模 虚数的引入 假设有一个数，可以叫它狗逼数，但是不太好听，改成高大上一点，叫成虚数吧！ 对它的定义如下： 虚数=i \(i^2\) = -1 这样搞有什么好处吗？ 假设 ......
基因挖掘之BSA (Bulk segregation analysis)
目录BSA的发展BSA分析框架BSA流程及影响因素BSA的群体BSA的算法BSA的软件BSA遗传群体、算法和软件的对应关系 BSA作为基因组学中基因挖掘的三板斧之一，最大优点是高效、经济、简便。通过选择双亲群体分离后代中具有极端表型的个体进行混样，然后比较不同极端混样池之间的多态性并结合表型进行目标 ......
SAP ABAP Dump Analysis(ST22) 工具的使用和背景介绍
笔者在 SAP 中国研究院 16年的工作生涯里，曾经在多个产品开发和产品支持团队工作过。产品支持(Product Support)团队的职责就是分析和处理 SAP 客户提交的 Incident. 不少客户提交的 Incident 只能在客户的生产系统上重现，而我们 SAP Support 工程师是不 ......
功耗分析 Powerplay power analysis tool
generate the vcd file for the Powerplay power analysis tool Powerplay 使用方法 Assignments-->Settings-->Simulation，勾选生成VCD文件，并且需要填写仿真文件所例子化的顶层名称 继续点击 More ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: PELICAN: Exploiting Backdoors of Naturally Trained Deep Learning Models In Binary Code Analysis
## Abstract 背景： 1. 本文研究的不是被恶意植入的后门，而是products of defects in training 2. 攻击模式: injecting some small fixed input pattern(backdoor) to induce misclassifi ......
Time Matters Sequential Recommendation with Complex Temporal Information
[TOC] > [Ye W., Wang S., Chen X., Wang X., Qin Z. and Yin D. Time Matters: Sequential recommendation with complex temporal information. SIGIR, 2020.]( ......