AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
这有助于预测蛋白质的功能和相应的生物学作用。蛋白质优化和筛选:深度学习可以用于优化和筛选设计出的蛋白质。通过神经网络和生成对抗网络的应用,可以提高蛋白质的稳定性、可溶性和活性,以满足特定的设计要求。蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习可用于预测蛋白质与蛋白质之间的相互作用,从而实现蛋白质和配体的高...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
拖普利斯决策树是一种在药物分子结构改造优化中使用的决策工具,由药化学家JohnGliss提出,旨在通过逐步优化的方法来改进苯环的活性。这种方法产生的初步构效关系有助于从众多苗头化合物中挑出优先级高的继续跟进,剔除没有合理构效关系的化合物以及对生物测试有干扰的化合物。在药物分子结构改造优化中,Topliss决...
《穷查理宝典》:让我受用一生的思维方式
复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统、决策树理论、会计学、复式簿记、质量控制理论、后备系统、断裂点理论、理解质量概念、误判心理学、微观经济学、规模优势理论。这些模型中重要的例子还包括工程学的冗余备份模型、数学的复利模型、物理学和化学的临界点、倾覆力矩、自我催化模型、生物学的现代达尔文综合模型以及心理...
从繁星到洞察:量化投资的数据转化之路
使用统计测试(如卡方测试、ANOVA)和基于模型的方法(如决策树、Lasso回归)可以识别最有效的特征。这一步不仅优化了模型的性能,还能显著减少模型训练和部署时所需的计算资源。通过上述过程,可以将原始数据转化为能够有效输入到机器学习模型中的精细特征,为量化投资提供了必要的数据支持和洞见。此外,模型部署后对特征的监...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
决策树是一种基于规则的方法,它用一组嵌套的规则进行预测。在树的每个决策节点处,根据判断结果进入一个分支,反复执行这种操作直到到达叶子节点,得到预测结果。这些规则通过训练得到,而不是人工制定的。决策树既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。分类树的映射函数是多维空间的分段线性划分,用平行于各坐标轴的超平面...
【建议收藏】PMP考试知识点总结|跟踪|委员会|项目管理_网易订阅
商业论证为证实项目的价值,在商业论证中通常要包含业务需求和成本效益分析等内容(www.e993.com)2024年7月18日。作用:商业论证是确定项目是否实施的依据;商业论证或类似文件能从商业角度提供必要的信息,决定项目是否值得投资;商业论证了项目的合理性和边界,是高层级做决策的依据。16、项目效益管理计划...
即将开课:药企BD市场剧变分析与投资挑战及估值实操
一、创新药风险调整净现值分析(rNPV)以及决策树分析1.风险调整后净现值分析给创新药项目估值2.如何将决策树的使用纳入到该分析中二、产品管线估值1.产品管线的基本概念2.产品管线的估值计算方式和案例三、生物类似药的估值1.生物类似药的基本概念...
神级操作!《柳叶刀》:医学与医药领域到底该“何去何从”?新思路来...
作为结构生物学的基本手段和技术,蛋白质晶体学从解析简单的蛋白质三维结构延伸到解决各类生物大分子及复合物结构,并更加注重研究结构与功能之间的相互关系,派生出诸如基于结构的药物设计等应用性很强的分支。生物技术及计算机技术的飞速发展,尤其是高通量技术在生物学领域的应用,为蛋白质晶体学带来了全新的概念和更加广阔...
【SCI翻译】 智能机器人在ICU的应用
决策树决策树是一种类似流程图的模型,它通过与每个树的节点对应几个决策节点处理信息后产生结果。决策树上下颠倒,顶部有根。第一个节点称为根,而分支的末端称为叶。决策树的优点是能够清晰地表示特征的重要性和特征之间的关系。支持向量机SVM模型的目标是在N维空间中定义一个超平面,当二维或三维空间中的直线或...
独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)
熵是机器学习的关键概念之一。对于任何机器学习爱好者来说,这都是必知的,但许多人对此概念仍感到困惑。本文的重点是,通过探究概率论的基本概念、公式的逻辑与意义、以及其对决策树算法的重要性来了解熵的作用。那么,熵是什么?熵的起源熵一词最早由德国物理学家、数学家鲁道夫·克劳修斯(RudolfClausius)提出,并...