机译:在CASP13中合并具有深度残余神经网络的多重原始共轭特征,在CASP13中进行联系地图预测
School of Computer Science and EngineeringNanjing University of Science and TechnologyNanjing China;
Department of Computational Medicine and BioinformaticsUniversity of MichiganAnn Arbor Michigan USA;
Department of Computational Medicine and BioinformaticsUniversity of MichiganAnn Arbor Michigan USA;
School of Computer Science and EngineeringNanjing University of Science and TechnologyNanjing China;
Department of Computational Medicine and BioinformaticsUniversity of MichiganAnn Arbor Michigan USA;
CASP; coevolution analysis; contact‐map prediction; deep learning; protein folding;
机译:在CASP13中合并具有深度残余神经网络的多重原始共轭特征,在CASP13中进行联系地图预测
机译:蛋白质结构在蛋白质结构预测的第13次关键评估中使用多个深神经网络的预测(Casp13)
机译:通过深度剩余卷积网络从共置矩阵的三联体中推导出高精度蛋白质接触地图
机译:深度全卷积神经网络与深度残差网络相比的梯度退化和特征图质量分析
机译:电子零件价格的预测:从经典的统计和机器学习模型到具有特征嵌入的深度神经网络
机译:Splice2Deep:深度卷积神经网络的集合用于改善基因组DNA中的剪接位点预测
机译:在CASP13中为具有深度剩余神经网络进行的多种原始共轭特征进行组合,在CASP13中进行联系地图预测