本文介绍了在"vLoong能源AI挑战赛-异常检测赛"中取得优异成绩的解决方案。针对新能源车辆电池充电数据异常检测任务，团队发现传统统计特征工程比深度学习模型更有效。通过将256步时序数据转化为49维统计特征（包括均值、极差、变化率等），并结合XGBoost(权重0.8)和KNN(权重0.2)模型融合，最终AUC从基准0.56提升至0.7492。方案证明在数据量有限且物理意义明

免疫学计算工具可分为五类：抗体表位预测（如AbEpiTope）、HLA/T细胞表位预测（NetMHC系列）、肿瘤新抗原分析（MuPeXI）、免疫受体设计（LYRA）和过敏原评估（NetAllergen）。主流工具采用实验数据（PDB、IEDB）和机器学习算法，结构预测工具（如DiscoTope）结合AlphaFold2提升精度。应用场景涵盖疫苗设计（NetPolyEV）、肿瘤免疫治疗（MuPeXI

本文提出一种基于基因嵌入的单细胞表达预测模型，采用高斯随机投影构建32维基因嵌入，通过并行岭回归预测扰动条件下的基因表达谱。模型创新性地使用随机投影降维和均值填充策略处理未知扰动，并引入随机噪声增强预测真实性。该方法在VirtualCellChallenge中获得30/61的排名，展现了基因嵌入技术在细胞建模中的潜力，为解析基因调控网络提供了新思路。

摘要：本研究提出了一种融合UNet、SCSE注意力机制和PixelShuffle的深度学习模型，用于地震波数据到地下速度模型的高精度反演。模型在Kaggle竞赛中验证有效，通过多尺度特征融合和测试时增强等技术，实现了23.69的平均绝对误差，显著提升了计算效率。该方案为地球物理勘探和医学成像等领域提供了新的解决方案，展示了AI在科学计算中的应用潜力。