IP屬地：吉林
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VS Code Mac 遠(yuǎn)程連接報(bào)錯(cuò)：Failed to parse remote port from server output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...
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貪心算法總結(jié) Greedy Algorithms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...
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[Paper] || KPNNs Knowledge-primed neural networks enable biologically interpretable deep learning...One-sentence summary：利用scRNA-seq數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于生物知識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取试，以預(yù)測(cè)細(xì)胞狀態(tài),提高模型可解釋性。 Motiv...
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[Paper] || SkipGNN: Predicting Molecular Interactionswith Skip-Graph Networks一句話總結(jié)：【邊預(yù)測(cè)問題】結(jié)合二階相鄰圖網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)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，不...
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[Paper] || KGCN詳解 Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems一句話總結(jié)：用GCN對(duì)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...
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[Paper] || 基因embedding Gene2vec: distributed representation pf genes based on co-expression一句話總結(jié)：將有共表達(dá)的基因?qū)Ξ?dāng)作上下文（context)，利用Skip-Gram模型做gene embedding函喉。 問題背景 NLP的一個(gè)動(dòng)...
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[Paper] || 單細(xì)胞批次校正算法 Batch effects in single-cell RNA-sequencing data are corrected by matching m...問題背景 由于生物技術(shù)限制，有時(shí)一次實(shí)驗(yàn)可以測(cè)得的數(shù)據(jù)較少荣月，我們需要將幾個(gè)批次的細(xì)胞數(shù)據(jù)合并進(jìn)行下游分析管呵； 數(shù)據(jù)合并時(shí)會(huì)出現(xiàn)批次效應(yīng)（Batch...
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[Paper] || Predicting mRNA Abundance Directly from Genomic Sequence Using Deep CNN一句話總結(jié)：基于CNN，用啟動(dòng)子序列預(yù)測(cè)mRNA豐度 研究背景 穩(wěn)態(tài)的mRNA豐度由很多調(diào)控因子所決定哺窄，重點(diǎn)在于選用哪種關(guān)鍵機(jī)制來準(zhǔn)確預(yù)測(cè)mRN...
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[Paper] || 打開黑盒子:遺傳學(xué)家的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)Opening the Black Box: Interpretable Machine Learning for Geneticists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)雜模式的能力捐下，它被用來理清隱藏在基因和遺傳數(shù)據(jù)背后的含義。ML模型的復(fù)雜性使得它變得強(qiáng)大萌业，但同時(shí)也使...