CV三大会议 CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (每年,6月开会) ICCV: 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
CV三大会议 CVPR: International Conference on 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
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。
4 常见应用 数据增强 图像合成 视频生成 特征生成 5 评估指标 6 未来&总结 GAN主要还是在图像视觉上有较大进展,NLP等领域相对滞后;一些其他数据模态例如时空序列等也相对探索较少;GAN的不良使用可能会对社会产生消极影响
发表在《Nature Methods》的《Assessing GPT-4 for cell type annotation in single-cell RNA-seq analysis》带火了GPTcelltype这款自动注释包。
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。
Nat Mach Intell 6,525–535(2024). Nat Mach Intell 6, 536–547 (2024). Nat Mach Intell 6, 548–557 (2024). Nat Mach Intell 6, 558–567 (2024). Nat Mach Intell 6, 568–577 (2024).
Nat Mach Intell 6, 495 (2024). https://doi.org/10.1038/s42256-024-00850-6(Editoral) 具有同理心的个性化AI 引语:个性化的 Nat Mach Intell 6, 498–501 (2024). Nat Mach Intell 6, 502–503 (2024). Nat Mach Intell 6, 504–514 (2024). Nat Mach Intell 6, 515–524 (2024).
“从海量告警中找出能对企业安全造成风险的关键告警”是安全运营工作的核心,对于这一目标,运营人员往往如大海捞针般,没有行之有效的方法。因此企业安全运营的现状往往是依靠运营人员的长期积累的经验(包括对告警的认知程度、对企业资产的认知程度等),来逐步靠近这一目标。
MG-132 (10-40 μM;24小时) 以时间依赖性和浓度依赖性方式显著降低 C6 神经胶质瘤细胞的活力,并显示 IC50 在 24 小时时为 18.5 μM[6]。 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。 J Biochem. 1996 Mar;119(3):572-6.[4]. Fiedler MA, et al.
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。 但是,如果止步于此,认为顶会顶刊就是科研最高水平,显然就像登山到了半山腰,却以为半山腰就是山巅一样可笑。 实际上,经过四十多年的开放改革,国内很多方向的研究水平已经达到了顶会顶刊的水准。 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。
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。 Mobile-O 仅含 1.6B 参数,在 GenEval 基准上达到 74% 的成绩,分别超越 Show-O 和 JanusFlow 5% 和 11%,且运行速度快 6-11 倍;在 7 个视觉理解基准上平均性能领先 OccWorld、OccLLaMA 等 SOTA 方法,基于真值占用输入的平均 mIoU 达 22.06%、IoU 达 31.03%,运动规划的长期预测表现更优,且 2 尺度版本推理速度快于 OccWorld,6
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! ,"GZMB","KLRD1","KLRF1","B3GNT7","APOA2","ALB","APOA1","AMBP","APOH","TTR")colorsForDataType <- c("#6DCCDD ", "#EDCAE0", "#F494BE", "#F9B26C", "#A6ADCC", "#C4DA5D")Idents(scRNA)="celltype"gene <- intersect(markers 21, stroke = 0.01 ) + xlab("") + ylab("") + scale_fill_gradientn( colors = c("#5DBCFF", "#6DCCFF
一般这种正刊的文章都涉及到了生物学问题的机制,基本都是多组学。知识积累人肝细胞癌中ATF6α的活化与侵袭性肿瘤表型显著相关,表现为患者生存期缩短、肿瘤进展加速及局部免疫抑制。 ATF6α活化作为肿瘤驱动因子的多组学证据空间转录组学揭示ATF6α高表达区域的分子特征通过对人类肝癌连续切片中ATF6α高表达(ATF6αhi)与低表达(ATF6αlow)区域进行空间转录组测序,发现 :伴侣蛋白与癌基因:ATF6α特异性伴侣蛋白HSP90B1及癌症相关基因在ATF6αhi区域显著上调。 ATF6α活化与ICB治疗反应的相关性对接受抗PD-1单药治疗的晚期肝癌患者样本分析发现,获得完全缓解的患者肿瘤组织中ATF6α靶基因表达及ATF6α活化特征基因集显著高于疗效不佳者,提示ATF6α活化可能使肿瘤对免疫检查点阻断疗法敏感 结果4、Atf6缺失及靶向治疗在小鼠肝癌模型中的保护作用全局Atf6敲除(Atf6−/−)减轻DEN/HFD诱导的肝癌肿瘤负荷:与Atf6+/+对照相比,Atf6−/−小鼠肝重比、ALT水平降低,肿瘤数量及体积显著减少
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」。
Nature reviews Clinical oncology, 2018, 15(6): 366. 本文来源:基迪奥生物;直接来源:顶刊收割机
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.
一个热门的 Jamstack——Next js,在GitHub上是6万多颗星,Hugo 和 Gatsby 有5万多颗星。当然还有我们特别熟悉的 Vue。有人称它们为生成网站工具,也有人称前端的编译器。 这是去年6月份Science上发表的文章,文章的题目也很有意思:There's plenty of room at the Top。 所以,在这篇文章里,用Python实现矩阵运算或者张量运算,同时用 Java、C、C++硬件加速进行对比,如果bench mark是 1 的话,用C + 硬件加速能够实现6万多倍的增加。 Michael 撰写过6 本软件工程书籍,也是长期的开源贡献者。Michael 同时也是 Second State 的联合创始人。
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