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  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能輔助篩選油脂抗氧化肽的方法,屬于生物信息學技術領域。本發(fā)明通過結合深度學習與虛擬酶解,研發(fā)了一種快速高效篩選蛋白質酶解制備抗氧化肽的新方法。本發(fā)明以獲取抗氧化肽為目標,通過構建抗氧化肽數(shù)據(jù)集及測試集,基于該數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明屬于污染土壤的環(huán)境治理領域,特別涉及一種用于有機污染土壤根際修復的模擬根際微環(huán)境系統(tǒng)構建方法及其應用。構建功能植物正常生長時的實際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫,通過對標功能植物正常生長時的實際根際微環(huán)境數(shù)據(jù)庫,構建未種植功能植物的有機污染土壤的模...
  • 本發(fā)明屬于溶液體系特別是涉及含多個化學(如縮聚成簇)反應復雜溶液體系熱力學平衡計算技術領域,公開了一種基于DFP梯度算法的溶液熱力學平衡計算系統(tǒng)及方法。本發(fā)明將約束變量轉化為獨立變量法,基于Gibbs自由能最小化思想,將求解多重化學平衡問題...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的肽功能預測方法,屬于生物醫(yī)學人工智能技術領域,包括以下步驟:S1、獲得用于訓練人工智能模型的訓練數(shù)據(jù)集;S2、獲取預測模型;S3、獲得待預測數(shù)據(jù)集;S4、獲得預測結果;S5、對S4中獲得的預測結果進行判定。本發(fā)...
  • 本發(fā)明屬于計算機技術領域,公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的母源傳遞關鍵菌預測和篩選方法,包括如下步驟:步驟1:獲取母子微生物數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)集,并將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集;步驟2:構建基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,采用訓練集、測試集對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓...
  • 本公開公開靶向肽識別方法及裝置、電子設備和存儲介質,本公開提供的靶向肽識別方法及裝置、電子設備和存儲介質,獲取待識別靶向肽序列;基于蛋白質語言模型提取所述待識別靶向肽序列對應的序列特征;采用至少兩個分類模型分別對所述序列特征進行分類,得到每...
  • 本發(fā)明涉及生物學信息技術領域,尤其涉及一種干細胞培養(yǎng)信息管理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:采集干細胞培養(yǎng)過程中的培養(yǎng)過程基礎數(shù)據(jù),其中培養(yǎng)過程基礎數(shù)據(jù)包括細胞計數(shù)數(shù)據(jù)、培養(yǎng)條件參數(shù)數(shù)據(jù)以及污染狀況數(shù)據(jù);對培養(yǎng)過程基礎數(shù)據(jù)進行生長動力學分析...
  • 本發(fā)明涉及DRAM高溫低溫測試技術領域,且公開了一種新型DRAM高溫低溫測試方法,包括管道、降溫鰭片、新型控制器控制器、廢氣利用模塊和自動化臺面,管道為核心部件,外部與空壓機通過氣管相連,內部通過降溫鰭片與測試結構相連,測試結構上有溫度傳感...
  • 本發(fā)明公開了一種基于音色與情感模擬的數(shù)據(jù)輸出方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,包括:接收角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù),對角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù)進行預處理,得到角色扮演數(shù)據(jù)集和音色數(shù)據(jù)集;將角色扮演數(shù)據(jù)集輸入至預先建立的llama3模型內進行訓練,...
  • 本申請公開了音頻補幀方法、設備及存儲介質,本申請涉及音頻分析技術領域,該方法根據(jù)丟失音頻幀的前一音頻幀和后一音頻幀,確定對應的音高周期以及采樣數(shù)量,然后根據(jù)音高周期、采樣數(shù)量以及目標數(shù)量,確定重構音頻塊的目標個數(shù)以及目標長度,再基于離散余弦...
  • 本發(fā)明公開了一種基于細粒度對比學習的副語言信息識別方法及系統(tǒng),方法包括:根據(jù)副語言數(shù)據(jù)集的副語言標簽生成不同風格的自然語言描述文本,然后進行降噪處理;使用音頻編碼器和文本編碼器進行特征提取后,對音頻特征數(shù)據(jù)樣本和文本特征數(shù)據(jù)樣本進行細粒度對...
  • 本發(fā)明公開涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘測試的車載語音模型優(yōu)化方法及裝置,該方法包括:獲取來自車載語音服務日志系統(tǒng)和網(wǎng)絡爬取系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源,該數(shù)據(jù)源包括音頻數(shù)據(jù)和語義數(shù)據(jù);通過數(shù)據(jù)篩選策略將該數(shù)據(jù)源中的無效音頻數(shù)據(jù)進行刪除,獲取目標音頻數(shù)據(jù);通過數(shù)據(jù)過...
  • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬現(xiàn)實技術的教育體驗系統(tǒng),涉及虛擬現(xiàn)實技術領域,包含數(shù)據(jù)采集、虛擬現(xiàn)實內容創(chuàng)作、交互、數(shù)據(jù)分析、評估及中央控制模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集并處理教學素材;虛擬現(xiàn)實內容創(chuàng)作模塊依素材構建教學場景;交互模塊借特定架構生成劇情,結...
  • 本發(fā)明提供一種藍牙信號控制的停車場自動尋車和泊車方法及系統(tǒng),該方法的步驟包括:接收車位預約指令,基于所述車位預約指令確定對應預約的車位,基于預約的車位確定對應的藍牙信標;激活對應的所述藍牙信標,構建對應的藍牙信標與車載的藍牙設備連接,基于車...
  • 本發(fā)明提供了一種糧庫人員吸煙行為檢測方法及系統(tǒng),旨在提高復雜糧庫環(huán)境中對吸煙行為的檢測精度。現(xiàn)有系統(tǒng)面臨背景干擾、低分辨率和小目標等問題,影響了檢測準確性。本發(fā)明結合了改進YOLOv8算法的檢測系統(tǒng),通過將人員目標檢測模型部署在邊緣設備上,...
  • 本發(fā)明涉及信號識別和定位技術領域,公開一種熒光顯微信號檢測模型的構建方法及其應用。本發(fā)明是一種基于自監(jiān)督深度學習的擬合方法,通過將熒光顯微鏡信號表征為感興趣模式(Pattern of Interest,POI)或其組合,并利用自監(jiān)督深度學習...
  • 本發(fā)明涉及貨車識別技術領域,公開了一種鐵路口岸貨場車號識別系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:車號識別單元,用于獲取鐵路口岸貨場中鐵路貨車的車號信息,還用于獲取鐵路貨車的外形信息;定位數(shù)據(jù)采集單元,用于在車號識別單元獲取鐵路口岸貨場中鐵路貨場的車號信息時...
  • 本發(fā)明涉及計算機視覺與深度學習技術,具體涉及一種邊緣增強特征聚合的道路井蓋病害檢測方法,包括以下步驟:S1:Backbone通過CNN網(wǎng)絡構建五層特征金字塔,其中3?5層都是由MSEE模塊與CBS模塊組成,用以掃描輸入圖像F并提取具有不同尺...
  • 本發(fā)明涉及一種基于標簽進化和全局?局部體系的紅外小目標檢測方法,方法包括以下步驟:S1、構建局部?全局交互的自注意力網(wǎng)絡模型;S2、構建多方向多尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡模型;S3、用基于標簽進化的弱監(jiān)督訓練方法,訓練自注意力網(wǎng)絡模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型;S...
  • 本發(fā)明提供一種用于能源設施巡檢的無人機智能巡檢方法,通過無人機搭載高清攝像頭和熱傳感器,對能源設施進行巡檢,實時采集視覺圖像和熱成像數(shù)據(jù)并傳輸至服務器端。服務器運用多種識別訓練和深度學習模型對數(shù)據(jù)進行處理、分析、風險分類和異常檢測。無人機利...
技術分類
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