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生物信息学Python实战:Biopython处理基因序列与蛋白质分析案例

把Biopython想象成生物信息学家的瑞士军刀——它能帮咱们读取基因序列、翻译蛋白质,甚至连接NCBI数据库做序列比对。今天咱们用几个真实案例,手把手带你用代码玩转DNA和蛋白质分析。

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#python#数据库#oracle
GM命令代码大全

精炼》/ritem 2 20 101火 2水 3雷 4风 5土说明一下 4表示加火属性 20表示加属性2010表示物品精炼加10。/sro 唤醒 物品第一格子 /sro 1 511 2 511 77 511 说明一下77表示的杀死加伤害511 表示加伤害511 唤醒最多加511。/gc1to1next 转到1vs1行会战争下一步开放后,直至每个成员进入的领域。

#源代码管理
2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——文化旅游案例之三 | 数字赋能场景焕新陕西“非遗+景点”新体验

项目通过数字化技术将陕西各类文旅资源复刻到虚拟世界中,实现文旅资源的“上载”,形成一个规模宏大、品类齐全的文旅资源数据库,推动了数字资源的无限复用和创新融合,实现有形与无形资产的保护、复制、开发一体化,为全国范围内文旅资源的彻底保护和永续利用开辟新的路径。面向煤矿建设、工业制造、教育培训、文物建筑修复、医疗健康、商贸创意、社交娱乐等场景,项目可提供“沉浸式体验”、“虚拟化分身”等虚拟现实内容生产制

#旅游#大数据
2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——文化旅游案例之一 | 数据资源汇聚融合,赋能文物保护利用——以云冈石窟为例

其次,结合3D打印与VR技术,创新洞窟的展览参观方式,实现不可移动文物的可移动展示,形成文旅融合的效果;云冈研究院通过创新多元数据类型,建设可规模化应用的数据基础设施,构建面向应用场景的多元数据体系,将数据要素赋能文物保护、管理研究、文化旅游、文化教育等场景,实现文物数据的规模化应用,有效推进文物数据资源的挖掘与传播。通过为全国文物单位提供数字化技术服务,进一步加快了全国文物数据库的建设,并以数字

#旅游#大数据
2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——医疗健康案例之十 | 数据要素驱动医保服务提质增效

最后,依托隐私计算技术,通过运营商位置数据和医保就诊数据的时空碰撞,打造医保反欺诈应用,识别异常聚集骗保和虚假住院等医保基金欺诈行为,有效保障医保基金的安全与稳定。山东移动遵循开放、共建、共享的基本原则,探索多元主体协同合作机制,通过政府部门授权、运营商合作、公网抓取等方式采集来自移动运营商、医保局、医疗机构等多个数据源的海量数据,并融合自有数据打造平台,消除政企合作的数据孤岛,打破跨领域合作的数

#大数据
2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——文化旅游案例之七 | 大模型赋能文旅行业数字化发展

程心”基于通用大模型,通过汇聚同程旅行自有实时数据、平台用户产出数据、目的地政府文旅数据、互联网平台数据及手机厂商数据,进行旅行数据大模型的重复训练,让大模型更懂旅行业务。最后,在应用过程中,为每个应用层配备风控接口,针对用户的输入与模型的答案进行相关风控,保障应用的安全性。“程心”大模型汇集了多渠道高质量文旅数据,通过制定统一的数据接入标准,确保支持对接不同来源的数据。同时,通过对数据进行清洗、

#旅游#大数据
如何使用YOLOv5进行目标检测和Mask R-CNN进行实例分割_训练使用焊缝缺陷检测与分割数据集,并实现推理及可视化

上述步骤分别为焊缝缺陷检测(使用YOLOv5)和焊缝缺陷分割(使用Mask R-CNN)完整的流程,包括环境设置、数据准备、模型训练、推理及结果可视化。可以做个参考,同学们。

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#目标检测#r语言
分享#2: 借力国产AI大语言模型 仅需十几行代码实现违禁敏感词审查

AI搜索引擎开源项目Demo站点(isou.chat)的用户量突然连续几天增长,高峰达到1000+用户每天,让我突然担忧了起来,这个站点本身只是一个项目演示的站点,没想到会涌入这么多当工具使用的用户,由于大部分用户都是来自国内,而Demo站点又没有对用户提问的问题进行违禁敏感词审查,担心非国产大模型(例如ChatGPT)会生成违法的内容,万一被请去喝茶就不好了。这时候突然想到,国产大模型服务在输出

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#人工智能#语言模型#自然语言处理
目标检测——高压线绝缘子数据集

绝缘子长期暴露在恶劣的自然环境中,如强风、雷电、高温、低温、盐雾等,这些环境因素都可能对绝缘子的性能产生不良影响,导致其出现缺陷。此外,随着电力需求的不断增加,高压输电线路的规模和复杂性也在不断提升,这对绝缘子的性能和可靠性提出了更高的要求。通过绝缘子缺陷检测,可以及时发现并解决潜在的安全隐患,有效预防电气事故的发生,保障人身安全和设备安全。因此,对绝缘子缺陷的检测至关重要,可以有效预防电气事故的

#目标检测
深度学习赋能番茄病害管理:守护 “番茄” 健康新路径(论文解读)

研究中所采用的数据预处理、特征提取和模型构建等技术,为其他植物病害检测研究提供了重要的参考和借鉴,推动了农业智能化的发展。未来,研究人员可以进一步优化模型结构,探索更有效的特征提取方法,提高模型对相似病症的区分能力。扩大数据集规模,涵盖更多不同环境下的番茄叶部病害图像,增强模型的泛化能力,使其能更好地适应复杂多变的实际场景,为农业生产提供更可靠的保障。随着深度学习技术在图像识别领域的成功应用,将其

#深度学习#人工智能
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