出錯(cuò)版本 SSH-Remote:0.65.7 完整報(bào)錯(cuò)信息 解決方案 Remote SSH -> Extension Setting -> "r...
貪心算法在每步取得局部最優(yōu)解 1. Interval scheduling 1.1 問題描述 目標(biāo):在沒有工作沖突的情況下兼容最多的工作數(shù); 工...
One-sentence summary:利用scRNA-seq數(shù)據(jù),構(gòu)建基于生物知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以預(yù)測細(xì)胞狀態(tài),提高模型可解釋性瘟芝。 Motiv...
一句話總結(jié):【邊預(yù)測問題】結(jié)合二階相鄰圖網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分子間相似性 Motivation 一般的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只計(jì)算了相鄰節(jié)點(diǎn)的相似性,但在生物網(wǎng)絡(luò)中示惊,不...
一句話總結(jié):用GCN對Knowledge Graph做Model Motivation 推薦系統(tǒng)中存在的問題 用戶-物品的交互數(shù)據(jù)非常稀疏 冷啟...
一句話總結(jié):將有共表達(dá)的基因?qū)Ξ?dāng)作上下文(context)锹淌,利用Skip-Gram模型做gene embedding。 問題背景 NLP的一個(gè)動...
問題背景 由于生物技術(shù)限制灿巧,有時(shí)一次實(shí)驗(yàn)可以測得的數(shù)據(jù)較少,我們需要將幾個(gè)批次的細(xì)胞數(shù)據(jù)合并進(jìn)行下游分析揽涮; 數(shù)據(jù)合并時(shí)會出現(xiàn)批次效應(yīng)(Batch...
一句話總結(jié):基于CNN抠藕,用啟動子序列預(yù)測mRNA豐度 研究背景 穩(wěn)態(tài)的mRNA豐度由很多調(diào)控因子所決定,重點(diǎn)在于選用哪種關(guān)鍵機(jī)制來準(zhǔn)確預(yù)測mRN...
由于機(jī)器學(xué)習(xí)擁有在高維空間和異質(zhì)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式的能力蒋困,它被用來理清隱藏在基因和遺傳數(shù)據(jù)背后的含義盾似。ML模型的復(fù)雜性使得它變得強(qiáng)大,但同時(shí)也使...