【gromacs教程】水中溶菌酶_水中的溶菌酶gromacs-爱代码爱编程
前言 教程原址 推荐版本 教程原作者推荐使用的GROMACS版本为2018.x。经验证，使用2023.2版本同样能够得到预期的结果。 获取帮助 在本教程中，我们将用到GROMACS的不同模块。如需获取任何模块的帮助
deepmind新成果被批像广告？alphaproteo可高效设计靶蛋白结合物，亲和力提高300倍_alphafold3 亲和力提升-爱代码爱编程
AlphaFold 在蛋白质预测领域一骑绝尘，AlphaFold 3 更是突破限制，实现了所有生命分子的预测，其发布时便有声音称，AlphaFold 3 的结构化预测与生成将加速 AIDD (Artificial Intel
抓住「ai+生物医药」黄金时期，盘点2024年最值得关注的颠覆性成果_alphaproteo-爱代码爱编程
过去一年，AI 掀起了全球的变革浪潮，生物医药领域尤为引人注目。 以 AlphaFold 为代表的 AI 系统，能够以前所未有的精度预测蛋白质三维结构，为理解蛋白质功能和开发靶向药物提供了革命性工具。在药物研发领域，AI
ai颠覆材料化学，汇总2024年最值得关注的科研成果_cmos-爱代码爱编程
AI for Science 作为科学发现的「第五范式」， 正在开创一场全新的科研革命，在材料化学领域，这场变革尤为显著。 告别传统的「凭经验+反复试错」模式，在智能驱动的材料研发中，AI 在科学仿真、模型预测、高通量实验
pointnet: deep learning on point sets for 3d classification and segmentation-爱代码爱编程
Abstract 通常情况下研究人员会把点云数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。这导致数据不必要的庞大，所以本文引入了一种新型的神经网络，能很好的尊重点云的排列不变性，名称是pointnet，并且能够应用于分类、分割、场景解析等下游任务。同时，网络的架构简单而且非常的高效。 Introduction 首先提到点云是3D几何数据的一种重要类型，
pointnet: deep learning on point sets for 3d classification and segmentation 复现和代码理解-爱代码爱编程
文章目录 概要整体架构流程技术名词解释技术细节1.T-net2.网络结构流程3.1分类部分3.2 分割部分小结 概要 代码 pointnet 可算是看完了接下来看 pointnet+++ 在
点云配准论文阅读4-爱代码爱编程
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet：用于 3D 分类和分割的点集深度学习 R. Q.
网络安全行业就业指南：需求、技能提升与职位解析-爱代码爱编程
一、网络安全行业的就业前景如何？ 网络安全行业的就业前景非常广阔和有吸引力。随着数字化、云计算、物联网和人工智能等技术的迅速发展，网络安全的需求持续增长。以下是网络安全行业就业前景的一些关键因素： 高需求：随着互联网的普及和全球数字化转型的加速，网络安全威胁不断增加，对网络安全专业人才的需求也大幅增长。企业和政府机构需要网络安全专业人员来保护
多模态clip魔改版太强了！直接上岸cvpr！_最新的clip-爱代码爱编程
CLIP，一个由OpenAI开发的多模态预训练模型。近年来由于多模态的爆火，CLIP的研究热度也呈爆发式增长，CVPR 2024上只要是多模态方向的，几乎都在用CLIP。 CLIP被广泛应用于视觉理解、图像问答、机器人/具身智能等多个领域，这源于它卓越的视觉表征能力、良好的可扩展性，以及强大的跨模态连接文本与图像的能力。但显然，CLIP仍然有许多问题等待
weakly supervised video moment localization with contrastive negative sample mining 论文阅读-爱代码爱编程
Weakly Supervised Video Moment Localization with Contrastive Negative Sample Mining 论文阅读 AbstractIntroduc
《adaclip》：为零样本异常检测设计的clip混合提示学习微调方法_clip异常检测-爱代码爱编程
1 论文情况 这篇论文发布在 2024 ECCV 上（AdaCLIP），GitHub网址已给出（代码仓库），目前已开源，但暂时只支持batch_size为1，该篇论文主要由华科和浙大的团队完成，他们之前也有一些很好的异常检测工作，大家可以去他们的GitHub主页关注关注。 从论文标题可以看出，本片文章主要聚焦于混
深度学习在点云补全处理中的综述_缺失点云的深度补全-爱代码爱编程
点云补全是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在通过从不完整的点云数据中预测缺失的部分，实现对三维环境的完整重建。近年来，深度学习技术在点云补全处理中取得了显著的进展。本文将综述基于深度学习的点云补全处理方法，并提供相应的
transformer（三）：论文 attention is all you need_transformer论文-爱代码爱编程
一般好的文章都有个好名字，《Attention Is All You Need》这篇论文一看名字就知道很厉害。 论文原文：https://arxiv.org/abs/1706.03762 最初这篇论文主要是针对机器翻译来写的，随着gpt和bert把这个架构用在更多的自然语言处理的任务上时，整个工作就出圈了。现在图片、音频和视频，几乎什么东西都能用，这也
【视频异常检测】weakly-爱代码爱编程
Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning Abstract1. Intr
【视频异常检测】weakly supervised video anomaly detection via center-爱代码爱编程
WEAKLY SUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION VIA CENTER-GUIDED DISCRIMINATIVE LEARNING 论文阅读 ABSTRACT1. INTRO
【弱监督视频异常检测】clip-爱代码爱编程
CLIP-Driven Multi-Scale Instance Learning for Weakly Supervised Video Anomaly Detection 论文阅读 AbstractI. I
【手写学习笔记-爱代码爱编程
文章目录 摘要一、Chamfer Distance (CD)二、Earth Mover's Distance (EMD)三、Fidelity Error (FD), Maximum Mean Discrep
transformer论文解读-爱代码爱编程
论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 你只需要注意力 1. 引言 递归神经网络（如LSTM和门控递归神经网络）在序列建模和转换问题（如语言建模和机器翻译）中已成为最先进的方法。本文提出了一种新的简单网络架构——Transformer，该架构完全基于注意力机制，摒弃了递归和卷积。实验表明，在机器翻译任务中，Tr
vision transformer(vit)原理分析+实践测试+代码实践(pytorch)_基于vit的图像识别 pytorch-爱代码爱编程
1·VIT简介 Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于图像识别和计算机视觉任务。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT直接将图像视为一个序列化的输入，并利用自注意力机制来处理图像中的像素关系。 ViT通过将图像分成一系列的图块（patches），并将每个图块转换为向量表示作为输入序列。
aigc视频生成明星——emu video模型-爱代码爱编程
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型Emu Video，作为Meta发布的第二款视频生成模型，在视频生成领域发挥关键作用。 🌺优