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应对生物数据变异的深度学习模型解释挑战
通过评估基准数据集上的模型并将其应用于真实世界数据，本研究探讨了在生物数据领域应用机器学习模型的挑战以及解释性方法的评估，以检测谷物疾病和损坏。
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20 days ago
小规模和异构生物数据集中的领域自适应
综述小规模和高度异质的生物学数据中的领域自适应方法，探讨了领域自适应在生物研究中的好处、挑战以及通过关键代表性方法进行的批判性讨论，提出了将领域自适应技术纳入计算生物学家的工具箱，并进一步开发定制方法的观点。
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a month ago
从零开始使用基于扩散的数据增强来提升无监督对比学习
通过扩散步骤，DiffAug 引入了一种新颖且高效的基于扩散的数据增强技术，以确保增强数据和原始数据在光滑的潜在空间中共享，从而通过无需标签、外部数据 / 模型或先前知识的约束来提高图像分类和聚类准确性，可适用于视觉和生物领域。
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10 months ago
单细胞分析中的深度学习
本文全面调研并综述了深度学习在单细胞分析中的应用现状及其在多个单细胞分析任务中的表现和优势，提供单细胞分析研究者和计算机科学家合作的参考。
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2 years ago
应用深度学习和强化学习于生物数据
本文综述深度学习、强化学习和深度强化学习等技术在生物数据挖掘中的应用，并比较了这些技术应用于不同数据集在各个应用领域的表现，最后概述了这个具有挑战性的研究领域中的未解决问题和未来发展前景。
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7 years ago
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