深度学习: CV顶会 & CV顶刊

Computer Vision and Pattern Recognition (每年，6月开会) ICCV: International Conference on Computer Vision (奇数年，10 月开会) ECCV: European Conference on Computer Vision (偶数年，3月截稿，9月开会) CV两大顶刊 TPAMI: IEEE Trans on Pattern

计算机视觉的顶会顶刊！

Computer Vision and Pattern Recognition (每年，6月开会) ICCV: International Conference on Computer Vision (奇数年，10 月开会) ECCV: European Conference on Computer Vision (偶数年，3月截稿，9月开会) CV两大顶刊 TPAMI: IEEE Trans on Pattern

机器学习再发Nature顶刊

这篇文章主要讲了一种名为GNoME的材料发现框架。该框架利用机器学习和高通量计算方法，通过预测材料的稳定性和性质，加速新材料的发现。文章介绍了GNoME的工作原理和方法，并详细描述了如何使用该框架进行材料发现和验证。文章还提供了一些实验证据来验证GNoME的预测结果的准确性。总的来说，这篇文章展示了GNoME作为一种高效的材料发现工具的潜力，并讨论了其在发现稳定晶体和材料性质预测方面的应用。

ACM顶刊接收 | GAN的综述

Generative Adversarial Networks in Computer Vision: A Survey and Taxonomy 已被《ACM Computing Surveys》接收。由于GAN的更新极快，相较于之前的版本，新版做了更及时详细的总结和报道。

顶刊大佬用什么注释包？

阅读文章之后发现GPTcelltype的强大，对比了人工注释、其他注释包，发现chatgpt在初步大类细胞注释中有极高的准确率，并且chatgpt注释在基于10个marker基因的基础上准确率最高。 个maker基因注释准确率较高，建议可以提取排名前10的基因进行注释。 - FindAllMarkers(sc.s, only.pos = TRUE, min.pct = 0.25, logfc.threshold = 0.5,test.use = "MAST") top10 <- markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 10, wt = avg_log2FC)top10<-as.data.frame(top10) 提取之后 ： res <- gptcelltype(top10, tissuename="xxxx",model = 'gpt-4') 这么方便的工具，还没有心动吗？

【顶刊论文分享】识别恶意bot

随着网络空间的不断扩大，易受攻击的网站数量也随之增加。最新的行业统计结果[1]显示，由bot产生的网络流量占总数的37.2%，其中由恶意bot产生的流量约占65%。通过使用大量的恶意bot，攻击者可以发现并破坏这些易受攻击的网站，从而获取重要的用户信息。然而，由于合法的运营商（如搜索引擎等）会使用bot爬取网站上的信息，且大型研究项目也会使用bot收集数据，所以如何通过bot的行为对其进行判别变得十分重要。

【顶刊论文分享】告警分析全家桶

整体框架如图1所示，共分10个步骤。 图1 告警分析流程图 步骤一：规范化（Normalization）。该步骤把不同类型探针的回传数据按照统一格式进行处理，目前SIEM对于该步骤已经基本支持。 Journal of computer security, 2002, 10(1-2): 71-103. [4] van Ede, Thijs, et al.

【真实】复现顶刊图例，你还在到处求人？教你10分钟搞定！

下图是热图和文本注释框的组合图，来自2024年11月7日发表在高分杂志Blood的文章，我们今天就来复现这张图！

顶刊方法分享---CNA neighbourhood analysis（inferCNV + moilR）

MG-132 顶刊引用文献分享｜MCE

MG-132 (10 μM;1 小时) 可逆转 A549 细胞中 TNF-α 对 IκB 降解和 NF-κ B 活化的影响[4]。 /10ScSn DMD mdx 小鼠)[9]。 ;188(3):814-831.e21.MG132 (42 μM; 12 h) almost completely blocks mouse embryonic development.MG-132 顶刊引用文献精选 将细胞接种于六孔板（3×10 6 个细胞/孔），当细胞汇合度达到70～80%时进行质粒转染，继续培养48小时。 将细胞接种于六孔板（3×10 6 个细胞/孔），当细胞汇合度达到70～80%时进行质粒转染，继续培养48小时。

一流学者不宜再以“顶会顶刊”作为自己的追求目标

顶会顶刊模式与评估体制 在中国改革开放初期，很多领域的研究还达不到顶会、顶刊的水平，更不要说更高水准了。因此，以顶会、顶刊论文为评判批准，对于当时国内的研究水平，无疑具有极大的促进作用。 在这样的情况下，如果人人努力，个个争先，顶会、顶刊文章必然是韩信点兵，多多益善。包云岗定义下的科研“轻工业模式”必然流行。这种模式称为“顶会顶刊模式”，似乎更为准确。 能以年为单位产出的最常见优秀成果，可能也就是发表在顶会、顶刊上的论文了。平均来说，顶会、顶刊的论文，水平也还是相当不错的，它们也是很多未来研究的起点。 如果没有这样的合理体制保护，科研以发表顶会、顶刊论文为目标还是比较安全合理的，顶会顶刊模式必然流行。 期待中国也能有类似国际上终身教授一样的制度。 但是，我们惊讶地发现伯克利竟排在计算所之后，10年间只发表了18篇论文！而2010年启动的RISC-V项目正好处于这十年间。

从这120篇顶刊顶会看最新研究趋势......

那你跟顶会大概率无缘了！研究风向已经变了， “能力深化与场景适配”才是王道。 具体来说：仔细研究近2年的顶会顶刊能发现，审稿人的口味主要集中在：大模型的技术架构创新、能力边界拓展、多模态融合、效率优化、安全可控等。因此，非常建议想做这领域的伙伴，多多关注前沿的进展。 为方便大家研究的顺利进行，我给大家整理了目前大模型领域最热门的10大方向，共120篇高质量论文，原文和源码都有。

复现顶刊单细胞气泡图——修改版！

点击这里，获取示例数据和相关教程前言之前有一篇推文卡卡带大家复现了一个顶刊的气泡图，推文可见如下：跟着顶刊学配色 ｜单细胞marker基因气泡图复现之后卡卡总是觉得效果不尽人意！ limits = c(0, 100), breaks = c(0,20,40,60,80,100) ) + theme( text = element_text(size = 10 hjust = 1), # y轴文本靠右对齐 legend.position = "right", # 将图例放在右侧 legend.title = element_text(size = 10

tidyHeatmap | 顶刊SCI热力图绘制工具，用它就对了~~

今天介绍的可视化内容是关于如何快速、便捷的绘制「热力图」，使用到的工具为-「tidyHeatmap」。

手把手教你“复制”顶刊文章漂亮的配色

本文来源：基迪奥生物；直接来源：顶刊收割机

顶刊DISO方法的Python 代码，重磅公开发布！

1.Hu, Z., Chen, D., Chen, X., Zhou, Q., Peng, Y., Li, J., Sang, Y., 2022, CCHZ-DISO: A Timely New Assessment System for data quality or model performance from Da Dao Zhi Jian, Geophysical Research Letters, 49, e2022GL100681.

替代Docker，登上顶刊，这款开源沙箱牛在哪里？

如果要是有10个函数，每一个执行时间就要 0.8 秒，一两秒才能给用户respond，对于大部分用户来说是不可接受的。 我们干的这件事的10年之后发生什么事，发生了 JavaScript 从前端变到了后端，就轮到我们跟当年 Node.js 的人说，JavaScript是单线程的东西，怎么可能用到后端呢。 但如果用 Rust 和 WebAssembly 在腾讯云上，不用 GPU 加速，一秒钟能跑10—20幅。基本上简单的视频都可以做了。

python单细胞学习：（IF=48.8）顶刊杂志复现（一）

资源介绍： （IF=48.8）顶刊杂志的带有超详细python单细胞代码和数据学习的文献分享 希望一起学习python单细胞打卡的，加我拉进python学习群，微信：Biotree123，暗号“python 2.3 整合的单细胞数据六大平台 10x Chromium (10x Genomics)、Smart-seq2,98 GEXSCOPE (Singleron), inDrop99 and Drop-Seq _2021_10x_3p_v2_beads 1000 30000 500 10000 20 Leader_Merad_2021_10x_3p_v2_digest-deadcell_cite 1000 30000 500 10000 20 Leader_Merad_2021_10x_3p_v2_sort 600 30000 250 10000 25 Leader_Merad_2021_10x_3p_v3_beads 600 30000 250 10000 30 Leader_Merad_2021_10x_5p_v1_beads 1100 30000 500 10000 25 Leader_Merad_2021_10x

复现升级Cell顶刊：别具风格小提琴图

geom_violin(width =0.8,color='black',size=1)+#小提请图 theme_classic() + theme(text = element_text(size=10 element_text(colour = "black", size = 12), axis.text.y = element_text(colour = "black", size = 10 =0.8,color='black',size=1,fill=NA,trim = F)+ theme_classic() + theme(text = element_text(size=10 element_text(colour = "black", size = 12), axis.text.y = element_text(colour = "black", size = 10

顶刊分享----空间免疫评分系统预测肝癌复发

NK cells at the IF lowers recurrence分析免疫细胞的空间异质性是否影响HCC复发（10X visium）聚类分析将整个组织分成三个组织区域：相邻间质（AS）、IF和TC REC和非REC HCC之间最显著的差异是非REC HCC IF中NK细胞的富集评分显著高于REC HCC（P = 4.3 × 10-4），表明IF中NK细胞浸润增加的患者复发风险较低。 与REC HCC相比，非REC HCC的IF中显著富集三种不同的NK细胞群：CD3-CD56+ ordinary NK（P = 3.5 × 10-2）、CD3-CD16+CD56+细胞毒性NK（P = 3.0 × 10-3）和CD3-CD57+ mature NK（P = 8.0 × 10-4）。 人外周血的流式细胞术分析进一步证明，SPON2+NK细胞比SPON2-NK细胞表达显著更高水平的IFNγ（P = 1.0 × 10-4）和穿孔素（P = 2.0 × 10-4）。