作者:Yimou Li, DaviD TurkingTon, anD aLireza YazDani
在日常开发中经常涉及数据列表的查询,处理服务侧无数据返回的情况或者网络异常的手段是iOS必备小技能。
NetworkAnalyst是一个在线网站,通过该网站可以方便的分析基因表达谱数据,比如聚类,差异分析,富集分析等等,而且可以基于基因来构建各种相互作用网络,该网站的地址如下
前言: 你需要知道:浅谈React 16中的Fiber机制(https://tech.youzan.com/react-fiber/)、React源码解析之RootFiber、React源码解析之FiberRoot
Licata L, Briganti L, Peluso D, et al. MINT, the molecular interaction database: 2012 update[J]. Nucleic acids research, 2011, 40(D1): D857-D861.
有意思的是它对比了31个已有的 生物学功能基因集数据库,做了一个整理,算是集大成者?包括:
矩阵分解是推荐系统系列中的一种算法,顾名思义,就是将矩阵分解成两个(或多个)矩阵,它们相乘后得到原始矩阵。在推荐系统中,我们通常从用户与项目之间的交互/评分矩阵开始,矩阵分解算法会将用户和项目特征矩阵分解,这也称为嵌入。下面以电影推荐中的评分,购买等矩阵为例。
分子对接是把配体分子放在受体活性位点位置,找到配体-蛋白之间有利的结合模式。Libdock分子对接速度快,但是精度低,常用于从小分子数据库里筛选出与蛋白活性位点匹配的小分子。Libdock得出的结合模式需由MD模拟或其他方法进一步验证合理性。此外,Libdock得到的配体-蛋白复合物可作为MD模拟的起点结构。
本文精选了上周(0424-0430)最新发布的15篇推荐系统相关论文,主要研究领域为序列推荐和点击率预估,所利用的技术包括自监督学习、多模态学习、预训练技术、扩散模型、概率逻辑推理等。
最近在一个单细胞会议上听老师的报告,讲到细胞间相互作用(cell–cell interactions),觉得挺有意思。结合自己做单细胞数据分析的经验,有不成熟的想法,这可能是当下众多细胞间相互作用算法没有重点讨论的,那就是:细胞亚群内的相互作用/通讯。
A Bug's Life Time Limit: 15000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 9204 Accepted Submission(s): 2961 Problem Description Background Professor Hopper is researching the sexual behavior of a rare spe
当你的才华还撑不起你的野心时,请潜下心来,脚踏实地,跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了,通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进,一起成长。
对单细胞RNAseq数据常规的分析经常会有对细胞间的相互作用 的分析(cell-cell communication)。这里介绍一个简单的分析包celltalker,通过寻找细胞群内和细胞群之间已知的配体和受体对的表达来评估细胞之间的交流。
2013 年 3 月 18 日,微软对Kinect更新了SDK,目前的版本号已经到了1.7。 最新的SDK可以到开发者下载页面下载:Kinect Developer Downloads。 新SDK中加入了对Press for Selection和Grip and Move for Scrolling手势的支持。 另外,对3D图像的重构也提供了相应的例子。 以下是新特性介绍的原文,出自http://msdn.microsoft.com/en-us/library/jj663803.aspx#SDK_1pt7
React 设计体系如人类社会一般,拨动时间轮盘的那一刻,你便成了穿梭在轮片中的一粒细沙,角逐过程处处都需要亮出你的属性,你重要吗?你无可替代吗?你有特殊权限吗?没有,那不好意思,请继续在轮片中循环。属于你的生命之火殆尽,前来悼念之人很多,这幕,像极了出生时的场景。
Conversational AI is technology that enables humans and computers to communicate clearly and effectively through speech or text.
xDeepFM:Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems(KDD18)
【导读】专知内容组整理了最近七篇推荐系统(Recommender System)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1.Learning Recommendations While Influencing Interests(在影响兴趣的同时学习推荐) ---- 作者:Rahul Meshram,D. Manjunath,Nikhil Karamchandani 摘要:Personalized recommendation systems (RS) are extensively used in many
https://portswigger.net/research/cracking-the-lens-targeting-https-hidden-attack-surface
network based analysis, 基于网络的数据分析,是目前最常见的研究基因功能的方法,最典型的有pathway和蛋白质相互作用网络的分析,基因间的相互作用构成了一个网络,通过基于网络数据的挖掘算法,挖掘潜在的hub基因。
A Bug's Life Time Limit: 10000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 35756 Accepted: 11730 Description Background Professor Hopper is researching the sexual behavior of a rare species of bugs. He assumes that they feature two different g
本篇文章继续整理这个系列Graph in Rec 的文章,以前博主整理过的系列可以见:
•微信公众号 《JavaScript全栈》•掘金 《合一大师》•Bilibili 《合一大师》•源码Github地址:https://github.com/Walker-Leee/react-learn-code-v16.12.0
Recommender systems play a crucial role in mitigating the problem of information overload by suggesting users’ personalized items or services.
Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Multi-View Observation
STRING 链接 https://string-db.org/ 数据集我使用R语言包clusterProfiler中经常用作示例的基因列表 获取gene symbol的代码
本文精选了上周(0410-0416)最新发布的22篇推荐系统相关论文,其中包含多篇基于扩散模型的序列推荐、基于提示学习的序列推荐、跨域推荐、图推荐等文章。
Introduction This week we continue the theme of looking at general kinds of harm technology can cause if we’re not careful with it. The topic we’re looking at is one that, with a few exceptions, gets a lot less press I think than bias because it’s a lot h
今天讲一下机器学习的经典方法,SHAP(Shapley Additive exPlanations)。🤒
在生信分析领域,R语言由于其简单易用的特点和良好的生态环境,占用重要的一席之地。其中,Bioconductor作为生信分析专用的R语言社区,提供了许多的R包。
【导读】专知内容组整理了最近六篇生成式对抗网络(GAN)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Exploiting the potential of unlabeled endoscopic video data with self-supervised learning(基于半监督学习的无标签内窥镜视频数据分析方法) ---- ---- 作者:Tobias Ross,David Zimmerer,Anant Vemuri,Fabian Isensee,Manuel Wiesenfarth,Sebas
细胞通讯是指细胞与细胞之间的联系。细胞和人类一样,多细胞生物的很多细胞会相互作用,形成“细胞社会”,在这个社会里,细胞与细胞之间会发生相互作用和信息的传递,细胞建立通讯联络是必需的。如生物体的生长发育、分化、各种组织器官的形成、组织的维持以及它们各种生理活动的协调。经典的例子莫过于 神经细胞之间的神经递质的传递与接收。
本文提出新的层:Lambda Layers,一种自注意力的替代方法,主要用于捕获输入和Content结构化的信息(例如一个像素被其他像素包围)之间的远程交互。Lambda Layer通过将Content转换成称为Lambda的线性函数,并将这些线性函数分别应用于每个输入以捕获此类交互。
Conversational voice AI has come to the rescue of gamers frustrated with the need to pause their play to make in-game purchases. Speech recognition technology startup Speechly has teamed with gaming e-commerce and advertising platform Sayollo to integrate a voice interface into games so that players can request an item they spot in the game and confirm their order without calling a halt to the entertainment.
代码非常简单; 保存为.php文件,然后浏览器访问该文件,并在地址后面拼接?text=你要问的问题即可 例如:https://blog.chrison.cn/chatgpt.php?text=写一份女
Economically, at about 2016, US tech giants such as Facebook or Google mainly focused on long video platform instead of the short video platform. A company called Musical.ly (later acquired by ByteDance and became a part of Tik-Tok) grasped this opportunity to extend the US market and gained a massive amount of market share. Generally, the US market is relatively a free market that encourages new products (startups) to participate in the competition. In addition to acquiring Musical.ly, which already played an essential role in the short video market, Tik-Tok also utilized targeted strategies to fulfil the US market’s needs and fashion to gain and retain more users.
Human interaction is the base for built up socio-economic, political, psychological, cultural and entrepreneurial fields present in this universe.
第28届SIGKDD会议将于8月14日至18日在华盛顿举行。据统计,今年共有1695篇有效投稿,其中254篇论文被接收,接收率为14.98%,相比KDD2021的接收率15.44%有所下降。其中,涉及到的推荐系统相关的论文共24篇(本次只整理了Research Track相关论文,对于Applied Data Science Track读者可自行前往下文链接查看)。整理不易,欢迎小手点个在看/分享。
看到一个很好的物种相互作用数据库Global Biotic Interactions (GloBI) 。
今天小编分享的这篇paper是来自《Genome biology》的综述,其回顾了空间转录组学中统计和机器学习方法的最新发展,总结了有用的资源。
Learning Object Interactions and Descriptions for Semantic Image Segmentation CVPR2017
CSDN作为中国IT人士学习、成长、成功的平台,提供了获取高质量粉丝的机会。本博客将探讨如何通过CSDN获得铁粉的方法和重要性,以及铁粉功能的规则和意义。
There is no doubt that voice is the most natural and convenient communication mode, so it's little wonder that the adoption of voice technology on smart devices has more recently become the preferred interface in many contexts.
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