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    【Cell】有关生物大分子凝聚体以及液液相分离的知识汇总(四)

    显然,细胞内凝聚物的物质性质可以有很大的变化。这些结构可以在连续体上呈现出高度流动和液态,也可以更粘稠、粘弹性或多孔固体或凝胶。这些变化的物质状态可能是由于凝聚过程中涉及的特定分子组分,以及液滴的时间和成熟度以及淬灭深度,即系统在两相范围内的深度所导致的。RNA的存在—无论是特定的还是非特定序列—都可以影响液滴的物质性质;然而,RNA是使液滴流动化还是固化,这取决于具体的条件和环境,可能是由于价态和静电效应的贡献。在几个环境中,已经证明,随着时间的推移,或者在促进稳定蛋白质相互作用的突变或阻止蛋白质与RNA结合的能力的突变下,液滴变得更像固体。此外,在更像凝胶的状态下,固态是否可逆是需要考虑的一个重要特性,因为不可逆性对生理学和病理学的可能影响非常重要。尽管关于可以在重组系统中检测到的物理状态的描述越来越多,但某一特定物质状态在细胞中的实际功能仍然不清楚。特定的粘度或粘弹性在进化过程中被选择的程度,或者是凝聚成分的紧急性质,并不一定为结构的功能调整,这还不清楚。因此,仍然很重要的是要表征和操纵液态或凝胶状的隔室的物质状态,最终的目标是理解物质状态与功能是否以及如何相关。

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    算法大佬看了流泪,为什么这么好的CTR预估总结之前没分享(下篇)

    在广告、推荐系统CTR预估问题上,早期的完全规则方法被过渡到以LR为代表的机器学习方法,为了充分发挥组合特征的价值,在相当长一段时间里,业界热衷于使用LR+人工特征工程。但人工组合特征成本高昂 ,在不同任务上也难以复用。2010年FM因子分解方法的出现解决了人工组合特征的困境,2014年Facebook提出的GBDT+LR也给出了一种利用树模型特点构建组合特征的思路。不过随着深度学习的崛起,2015年以后,借助非线性自动组合特征能力的深度模型,开始成为业内的主流。从经典DNN到结合浅层的Wide&Deep,用于CTR预估的深度模型在近些年间百花盛开,各种交叉特征建模方法层出不穷,Attention机制也从其他研究领域引入,帮助更好的适应业务,提升模型的解释性。在这进化路线之下,核心问题离不开解决数据高维稀疏难题,自动化组合特征,模型可解释。我们梳理了近些年CTR预估问题中有代表性的模型研究/应用成果,并对部分经典模型的实现原理进行详细剖析,落成文字作为学习过程的记录。

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    7大特征交互模型,最好的深度学习推荐算法总结

    👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 深度学习自出现以来,不断改变着人工智能领域的技术发展,推荐系统领域的研究同样也受到了深远的影响。 一方面,研究人员利用深度学习技术提升传统推荐算法的能力;另一方面,研究人员尝试用深度学习的思想来设计新的推荐算法。 基于深度学习的推荐算法研究不仅在学术界百花齐放,目前也受到了工业界的重视和广泛采用。深度学习具有强大的表征学习和函数拟合能力,它能在众多方面改革传统的推荐算法,如协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习。下面将介绍推荐系

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