...峰的自动化解析方法专利,实现对多种复杂重叠体系的自动解卷积...
将锐度值最大的目标谱峰作为候选模型谱峰;确定候选模型谱峰的解卷积区间,构建第二矩阵数据;基于高斯相似性确定解卷积区间中待优化的重叠谱峰,并基于LM算法优化重叠谱峰后,重构质谱轮廓。
Nature Genetics | 揭示肺纤维化新视界:从小鼠到人的空间转录组学...
细胞类型解卷积和空间可视化:通过单细胞RNA测序数据对小鼠肺纤维化样本进行细胞类型解卷积和空间可视化的结果。显示了在健康肺泡组织中推断的细胞类型分布,主要包括肺泡上皮细胞。细胞类型密度变化:BLM处理和生理盐水对照组之间细胞类型密度的显著差异,包括解析(M2极化)巨噬细胞和Krt8+肺泡分化中间细胞(ADI细胞)。第7天时...
三星取得执行解卷积的神经网络的方法和装置专利,通过合并卷积操作...
金融界2024年4月13日消息,据国家知识产权局公告,三星电子株式会社取得一项名为“执行解卷积的神经网络的方法和装置“,授权公告号CN109754064B,申请日期为2018年9月。专利摘要显示,一种被配置为执行解卷积操作的神经网络装置,包括:存储器,被配置为存储第一内核;以及处理器,被配置为:从所述存储器获取所述第一内核...
专访姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组学?
雷峰网:我理解的是,这篇论文的一大亮点:提出了一种新的基于深度学习的解卷积方法(命名为scpDeconv),专门针对蛋白质组数据,获取其中的肿瘤微环境信息。能否介绍一下scpDeconv在临床诊断和治疗中的应用前景和潜在挑战。scpDeconv方法在实际应用中可能遇到哪些问题,以及是否有解决方案。杨帆:scpDeconv的临床应用前景非...
追问daily | 人工视觉无法超越正常水平;解码狗狗的大脑活动:动作...
破解卷积神经网络中的文字识别神经编码近期的一项研究通过训练卷积神经网络(CNN)识别书写的单词,探讨了文字识别的神经编码机制。该研究背景在于理解视觉系统如何在面对阅读任务时,实现对相似字母和其相对位置的精确识别。研究对CNN进行初步训练,使其识别来自ImageNet数据集的图像类别,然后扩展训练至识别不同书写系统的单词...
深入解析卷积神经网络的池化层:优化特征提取与减少计算量
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)作为一种强大的深度学习模型,已经在计算机视觉领域取得了巨大成功(www.e993.com)2024年10月19日。而其中的池化层(PoolingLayer)作为CNN的重要组成部分,发挥着至关重要的作用。本文将深入介绍池化层的作用及其优势,探讨其在特征提取和计算量减少方面的贡献。
中科大团队提出基于深度学习的空间转录组结构表征 SPACEL
SPACEL包含三个模块:Spoint嵌入了带有概率模型的多层感知器,用于对单个ST切片中每个点的细胞类型组成进行解卷积;Splane采用图卷积网络方法和对抗性学习算法来识别跨多个ST切片在转录组和空间上一致的空间域;Scube自动转换连续切片的空间坐标系并将它们堆叠在一起以构建组织的3D结构。
华为公司申请数据处理专利,有助于降低接收端的时延
对z条第二数据流分别进行解卷积交织得到z条第三数据流。根据第二对齐标识AM集合对z条第三数据流分别进行AM锁定得到z条第四数据流,其中,第二AM集合由发送端预设的第一AM集合变换得到,第一AM集合包括x个第一AM子集,x为大于1的整数,第二AM集合包括z个第二AM子集,z个第二AM子集用于跟z条第三数据流分别进行AM...
小身材大智慧丨检测器级MS助力寡核苷酸和多肽药物分子量测定
正义链分子量解卷积结果反义链质谱图反义链分子量解卷积结果多肽药物此多肽药物为一种生长抑素,其理论分子量为1637.72Da。LCMS-2050(正模式)检测得到质荷比为546.76~1638.47,通过LabSolutions解卷积功能计算得到分子量为1637.45Da,与理论值偏差为0.27Da。
时空日报 | 卵黄囊细胞图谱揭示人类早期发育期间的多器官功能|巨...
内容概要:介绍了一种用于解卷积的引导式主题模型(guidedtopicmodelfordeconvolution,GTM-decon),通过scRNA-seq数据自动推断细胞特异性基因主题分布,从而对bulk转录组进行解卷积。该方法在模拟和真实数据上表现出色,能够捕捉亚细胞类型变异,对于癌症转录组、细胞类型分离和疾病生物标志物等领域具有重要意义。