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机译:CNNcon:使用级联神经网络改进蛋白质接触图预测。
Wang Ding; Jiang Xie; Dongbo Dai; Huiran Zhang; Hao Xie; Wu Zhang;
机译:通过使用预测的联系地图和经常性和残余卷积神经网络的集合来改善蛋白质二级结构,骨干角,溶剂可访问性和接触号的预测
机译:使用神经网络预测多螺旋膜蛋白中的螺旋-螺旋接触和相互作用的螺旋。
机译:通过小波分析和级联神经网络预测膜蛋白类型。
机译:基于带偏差单元的递归神经网络的蛋白质接触图预测
机译:使用神经网络学习蛋白质结构接触图。
机译:CNNcon:使用级联神经网络的改进的蛋白质接触图预测
机译:NNcon:使用2D递归神经网络改进的蛋白质接触图预测
机译:使用神经网络的疾病预测系统。
机译:基于神经网络的离线和离线训练的负荷预测。
机译:具有块匹配和卷积神经网络的差断和运动预测的级联架构(CNN)
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