时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
这包括定义每个时间步的节点间的连接方式,并利用滑动窗口方法提取可以供模型学习的序列特征。通过这种方法,原本简单的时间序列数据被转化为具有复杂关系和时间依赖性的图形数据结构,从而可以使用图神经网络来进行更深入的分析和预测。defAdjacencyMatrix(L):AdjM=np.ones((L,L))returnAdjMclassStockMarketDataset:...
追问daily | 单个脑细胞就能“理解”字词;记忆的物理结构;海马体...
研究团队通过研究四位健康个体的脑组织样本,首次绘制了详细的人脑脂质分布图谱。研究人员利用质谱法(massspectrometry)分析了四位健康个体的脑组织样本,评估了75个不同脑区的脂质组成,发现了总共419种不同的脂质,其中93%在不同脑区分布不均。例如,皮质下、运动和视觉皮质中胆固醇水平较高,而前额皮质胆固醇水平较低...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究人员将几十名健康的年轻成人连接到高密度脑电图(EEG)设备上,并让他们在速度不同的分带跑步机上行走,以迫使他们学习新的行走方式。通过分析他们的脑电活动,研究团队发现,快速适应者和慢速适应者在大脑活动上有显著差异。快速适应者在适应早期表现出较低的后顶叶和右视觉皮层的阿尔法波功率,这与他们更快地恢复步...
基于深度学习的随机微观结构重建及高保真微观力学模拟
GAN和WGAN的网络设计包括:卷积层、批量归一化、激活函数和优化策略,以及如何通过循环填充算法在生成的微结构中实施几何周期边界条件。图3.微结构生成框架示意图。使用普通回归网络对合成微结构图像进行训练和验证,以评估微结构的可变性。该网络能够准确预测微结构的关键物理描述符,如纤维体积分数和孔隙率。通过训练损失...
深圳湾实验室周耀旗:填补AlphaFold 2缺口,开启所有蛋白质结构的高...
在RNA结构预测上,周耀旗团队成功地开发了目前最大的核酸序列数据库MARS,大大改进了通过RNAcmap进行优质同源序列的搜索,并由此发展了RNA同源序列比对语言模型RNA-MSM,可以更加准确地预测RNA的二级结构和三级结构稳定的碱基对。此外,团队也发展了一个基于接触图神经网络的蛋白质设计模型SPIN-CGNN,比目前的方法在多个...
AI可以识别气味了!谷歌绘制首个嗅觉图谱,可分辨50万种气味
为了绘制分子结构如何与分子气味相对应的映射,研究人员建立了一个约5000个分子的参考数据集,每个分子都有多个气味标签,比如果味、花香等(www.e993.com)2024年8月7日。在这个数据集中,数据输入是分子的形状,输出是对哪些气味词最能描述其气味的预测。来源:Science然后,基于这个神经网络,为了检验数据驱动的图谱(POM)是否靠谱,能像人类一样...
60年首次!AI发现首批新抗生素,MIT重磅研究登Nature!人类有望对抗...
研究人员使用的图神经网络,包含了每个分子的原子和键中的信息,以现实中的子结构为依据进行预测。确定这个基本原理可以为模型的可解释性提供保证:符合子结构规律的化合物将得到更高的分数。利用这种方法,模型可以从大型化学库中识别潜在的抗生素:从药物再利用中心(包括约6000个分子)中发现了halicin和abaucin,并从ZIN...
可在数据限制下训练高维因果结构,德国DZNE提出一种深度神经架构
DZNE团队提出的方法称为「深度判别因果学习」(deepdiscriminativecausallearning,D2CL),属于后一种风格。该团队考虑因果结构学习问题的一个版本,其中期望的输出由观察变量之间因果关系的二元指标组成,即具有用变量标识的节点的有向图。可用的多元数据X被转换以向神经网络(NN)提供输入,其输出是因果指标的估计...
不只是AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
图|X射线晶体学可以帮助科学家绘制电子密度图,直观地显示电子聚集的位置,从而显示原子在分子中可能的位置。通过将电子密度图叠加在一起(左图),科学家可以推断出蛋白质或青霉素等其他分子的结构(右图)。(来源:ScienceMuseumGroup)然后,他们将电子密度图转换成物理模型。他们将这些“塑料图”放入Richards盒中,...
智驾的性价比之选:媲美激光的4D毫米波雷达
激光雷达通过发射和接收激光束,分析激光遇到目标对象后的折返时间,计算出到目标对象的相对距离,并利用此过程中收集到的信息建立3D点云图,绘制出环境地图。图表激光雷达分类方式2.2.从测距方法来看激光雷达可以分为飞行时间法(TimeofFlight,ToF)、调频连续波法(FMCW,FrequencyModulatedContinuousWave),以及三角...