csjywu01

摘要： 這種圖 數目 分數 標簽的圖 我想問 它這里標簽會重合 那是想反映識別上的問題？ 這種圖叫做直方圖，通常用來展示數據的分布情況。圖中不同顏色的區域代表不同的標簽（如negative、positive、critical），它們在橫軸上的分布顯示了每個標簽在不同預測分數區間的數量。 標簽重合的現象可能反 閱讀全文

摘要： 四種loss 讓我仔細分析一下 criterion_sv.py 中的損失函數結構，來回答你的問題。 [5 tools called] 現在我明白了！讓我回答你的問題： 關于 criterion_sv.py 中的損失函數結構 根據代碼分析，這里實際上有4種不同的損失函數，而不是3種： 1. GT Lo 閱讀全文

摘要： 蛋白質和細胞之間不是包含關系，而是蛋白質是細胞的重要組成成分和功能執行者。 蛋白質是細胞的組成成分 細胞由各種各樣的分子構成，其中蛋白質占比很高。例如細胞膜主要是由磷脂雙分子層和鑲嵌其中的蛋白質組成。這些膜蛋白可以起到運輸物質、接收信號等多種作用。像細胞膜上的葡萄糖轉運蛋白（GLUT），它可以將葡萄 閱讀全文

摘要： Sure, here’s a concise definition and formulation of online reinforcement learning (online RL), with context using \(D\) as the current data batch or 閱讀全文

摘要： Great question. Let’s clarify the logic behind multi-GPU (multi-card) training (single server) and multi-server distributed training, as well as how d 閱讀全文

摘要： Certainly! Here’s a concise table showing for each model whether it takes a sequence as input and whether it is primarily used to generate text (natur 閱讀全文

摘要： 文本的增強 在 融合步驟 中，序列中的每個殘基嵌入（[L, D]）與多屬性文本描述產生的單一文本嵌入（[1, D]） 結合 或 關注。 機制： 序列嵌入 ：X_seq 形狀為 [L, D]（例如，每個殘基 1280 維，共 L 個殘基）。 文本嵌入 ：X_text 形狀為 [1, D]（例如，768 閱讀全文

摘要： 好的，以下是翻譯成中文的內容： 以下是關于生物化學和分子生物學中蛋白質/肽類抗體、配體/小分子和酶之間區別的清晰分解： 1. 蛋白質/肽類抗體 定義 ：抗體是由免疫系統中的 B 細胞產生的大型 Y 形蛋白質（免疫球蛋白）。它們能夠特異性識別并結合外來分子（抗原），例如病毒、細菌或毒素。 類型 ：始終 閱讀全文

摘要： Mamba 中的 SSM（狀態空間模型）不是傳統意義上的計算 attention 的方式，但它與 attention 機制有密切聯系和相似性，相關內容如下： 與 attention 機制的聯系 公式相似性 ：有研究指出 Mamba 的 SSM 操作與線性 attention 存在深刻聯系，從公式和示 閱讀全文

摘要： 任務 以下是 PocketGen 論文描述的總結翻譯： 🔹 輸入 配體分子： 以三維結構（坐標和原子類型）提供。 蛋白質支架： 除去口袋區域的蛋白質的其余部分。 同樣表示為三維點云。 🔹 模型架構 1. 等變雙層圖變換器 目標：對完整原子結構進行編碼和更新。 結構： 建模 殘基/配體級別 和 原 閱讀全文