QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式。图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能基于前述研究结果,团队采用迁移学习策略评...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR
具体来说,它总结了每个拓扑特征的诞生时间b和消失时间d,其中诞生时间b表示特征被创建的尺度,而消失时间d指的是特征被销毁的尺度。持续配对中点三、方法1.本文动机现存的人脸识别工作主要关注于设计更高效的基于Margin的损失函数或者更复杂的网络架构,以此来帮助卷积神经网络更好地捕捉细腻度的人脸特征。近...
Nature | 前纹状体显著网络的拓扑变化:抑郁症早期标志与症状预测...
扩展模式主要影响了三个高级功能网络:默认模式网络(defaultmodenetwork,DMN)、前顶叶网络(frontoparietalnetwork,FP)和皮层操作网络(cingulo-opercularnetwork,CO)。边界移动和异位入侵:图中展示了显著网络扩展的具体机制,包括网络边界的移动(bordershifts)和异位入侵(ectopicintrusions)。其中,网络边界的移动更...
华为网络工程师证书等级有哪些?怎么备考?
首先是对考生基础知识的测试,内容涵盖了计算机网络的基本概念、网络协议、网络设备以及网络安全等方面的知识,这些网络工程师必须要掌握的,是一些基础知识,有助于更好的理解网络系统的运行以及维护。二、网络设计网络设计是进行网络工程师考试中相对重要的一部分,主要是对考生在网络拓扑结构、网络设备选型以及网络性能优...
图特征工程实践指南:从节点中心性到全局拓扑的多尺度特征提取
网络结构洞察:中心性度量的差异可以突显网络的结构特征。例如度中心性和介数中心性之间的差异可能表明存在桥接节点或瓶颈。以下是用Pandas可视化和生成数据框架的代码,用于比较网络中检测到的节点中心性值。比较网络中一些节点的中心性值,这些值揭示了这个社区中不同成员的具体角色。根据表1中报告的结果,我们可以比较例...
国科温研院赵冬/上海交大颜徐州Angew:可以能量耗散增韧的不只有...
我们的CCNs网络是一个没有牺牲键的单一网络,导致能量耗散的牺牲结构是在外力作用下具有可逆构象变化的β-CD(www.e993.com)2024年10月23日。随后,探讨了牺牲构象变化引起的动态特性。不同变形速率下的拉伸试验表明,CCN-2的力学性能是速率相关的。最大应力随变形速率的增大而增大,而断裂应变则不断减小。这种行为通常与动态交联有关,表明β-CD构象...
公开课第59期笔记|泰凌微电子商其法:蓝牙Mesh,技术创新拓展物联网...
可扩展,互联互通:蓝牙Mesh技术具有可扩展、可靠以及安全性强等特点。蓝牙Mesh技术可以全球互通,确保不同品牌的产品能够互相协同工作。随后,商其法以一个典型的手机、遥控器、灯具网络为例,形象展示了Mesh网络拓扑结构特点,中心设备仅需连接一个节点,就可以通过中转控制整个网络中设备,减少对手机接收窗口的占用,如果再...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
这里的原因其实有很多,咱们抽象为两种:1.特定超参组合下,炼丹的上限就是这么低。就是超参选错了。2.超参组合的上限很高,但缘分没到,炼废了。属于是“运气”问题。注:大模型训练的广义超参,和之前bert模型时代的超参定义不太一样。举个例子,用RLHF还是DPO,数据集多大,有哪些类型,比例如何,比例怎么变的...
心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架
然而,定义大脑状态是非常困难的,目前学界尚未就此达成共识[15]。大脑各种状态之间的区别在于全脑网络的动力学变化,这些网络的特点是基于条件变化在稳定、半稳定和短暂稳定的状态之间自主切换。目前一些有影响力的理论试图解释大脑功能,如预测编码的层级模型[16]、核心-边缘原则的层级[17,18,19,20],以及贝叶斯...
减少74%损耗!QorvoSiCFET开启高效、低耗新篇章
SiC功率MOSFET在许多特性上超越了硅基器件。然而,为获得最大效益并实现最高性能,工程师应仔细考虑器件选择和电路拓扑结构。Qorvo等采用共源共栅配置的SiCJFET器件由于固有的高导电性,能够通过限制传导和开关损耗实现效率的显著飞跃。转发,点赞,在看,安排一下...