深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 922 篇文献，本页显示第 921 - 922 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 921 | 2024-08-07 |
MFTrans: A multi-feature transformer network for protein secondary structure prediction
2024-May, International journal of biological macromolecules
IF:7.7Q1
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2024.131311
PMID:38599417
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的多特征融合网络MFTrans，用于提高蛋白质二级结构预测的精度和效率 | MFTrans模型采用多序列比对Transformer和多视角深度学习架构，有效捕捉蛋白质序列的全局和局部特征，并集成多种特征融合策略 | NA | 提高蛋白质二级结构预测的精度和效率 | 蛋白质二级结构 | 计算生物学 | NA | 多序列比对Transformer | Transformer、卷积神经网络、双向门控循环单元网络 | 序列信息 | 包括CASP12、CASP13、CASP14、TEST2016、TEST2018和CB513等公共基准数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 922 | 2024-08-07 |
Prediction of the marine spreading of low sulfur fuel oil using the long short-term memory model trained with three-phase numerical simulations
2024-May, Marine pollution bulletin
IF:5.3Q1
DOI:10.1016/j.marpolbul.2024.116356
PMID:38604079
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研究论文 | 本研究开发并验证了一种基于长短期记忆（LSTM）深度学习算法的模型，用于预测低硫燃料油（LSFO）在水面上的意外扩散 | 使用数值模拟数据训练LSTM模型，以预测LSFO在水面上的扩散模式，并在实际泄漏事故中验证了模型的实用性 | NA | 开发和验证一种预测低硫燃料油在水面上意外扩散的深度学习算法 | 低硫燃料油（LSFO）在水面上的扩散模式 | 机器学习 | NA | 长短期记忆（LSTM）模型 | LSTM | 数值模拟数据 | 不同配置的岛屿和海岸线以及风速（2.0-8.0 m/s）的数值模拟数据 | NA | NA | NA | NA |