选择压力分析之EasyCodeML完整篇
相关推荐
-
1月5日论文推荐(附下载地址)
论文题目:Sequences of Sets 作者 Austin R. Benson (Cornell University) Ravi Kumar (Google) Andrew Tomkins ( ...
-
R语言用ARIMA模型预测巧克力的兴趣趋势时间序列
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18850 在本文中我们对在Google趋势上的关键字" Chocolate "序列进行预测.序列如下 > report = ...
-
【学术论文】一种面向微博文本的命名实体识别方法
命名实体识别(Named Entity Recognition)是指识别文本中的各种实体,如人名.地名.机构名或其他特有标识[1],是自然语言处理(Natural Language Processin ...
-
通俗一步法:R语言构建时间序列模型
通俗一步法:R语言构建时间序列模型
-
解锁研究新姿势:蛋白建模上手指南
随着DNA测序技术的突飞猛进,获取蛋白质的序列数据已经十分容易,相比之下如果想要获得蛋白的结构数据则困难许多.然而,在生物领域摸爬滚打,蛋白的三维结构总是一个绕不开的话题.了解课题相关蛋白的三维结构可 ...
-
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23573 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据. 在这篇文章中,我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络 ...
-
MegaX进化树构建与分析方法介绍
分子进化遗传学分析(英语:Molecular Evolutionary Genetics Analysis,缩写MEGA)是一个生物信息学软件,可通过分子演化统计学分析建立系统发生树,最初由宾夕法尼亚 ...
-
博士带你学LSTM|如何开发和评估Vanilla LSTM模型?(附代码)
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...
-
NLP前沿预训练语言模型大赏
预训练模型可以分为以下三个大类: 自回归模型 自动编码模型 序列到序列模型 什么是自回归模型(auto-regressive model):经典的语言建模任务,根据已读取文本内容预测下一个单词.比如T ...
-
CRISPR敲入设计器:自动寡核苷酸设计软件,可使用CRISPR / Cas9引入点突变
将精确的点突变敲入蛋白质编码基因一直是簇状规则间隔的回文重复序列(CRISPR)/ Cas9的最早也是最重要的应用之一. 执行这种精确的基因编辑的能力对于询问特定蛋白质残基的功能以及创建由蛋白质氨基酸 ...
-
R语言用AR,MA,ARIMA 模型进行时间序列预测
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23558 本文讨论用ARIMA模型进行预测.考虑一些简单的平稳的AR(1)模拟时间序列 > for(t in 2:n) X\[t\]=phi* ...