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AI Super-Resolution image enlarging tool using Deep Convolutional Neural Networks.
组织病理学图像可以使用 CNN 或 GCN 进行处理，以提高参数效率，也可以两者结合使用。该设置适用于将多种组学模式与组织病理学整合，并可用于改进诊断、预后和治疗反应的评估。
FaceAge是一款AI人脸识别扫描模型，它通过数万张患者照片和公共图像数据库进行训练，能够精准判断个人衰老迹象。 模型描述 FaceAge 深度学习流程包括两个阶段：面部定位和提取阶段，以及带有输出线性回归器的特征嵌入阶段，可提供生物年龄的连续估计。 第一阶段通过在照片中定位人脸并在其周围定义一个边界框来预处理输入数据。然后对图像进行裁剪、调整大小，并在所有 RGB 通道上对像
MNN轻量级高性能推理引擎 通用性 - 支持TensorFlow、Caffe、ONNX等主流模型格式，支持CNN、RNN、GAN等常用网络。 高性能 - 极致优化算子性能，全面支持CPU、GPU、NPU，充分发挥设备算力。 易用性 - 转换、可视化、调试工具齐全，能方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。 什么是 TaoAvatar？它是阿里最新研究
1. PDeepPP 通过将 ESM-2 蛋白质语言模型嵌入与混合 Transformer-CNN 架构融合，引入了统一的肽识别深度学习框架。该设计在各种生物信息学任务中均实现了高精度和可扩展性。 2. PDeepPP 在 33 项基准生物学任务中的表现显著优于先前的方法，包括抗菌、抗癌和糖基化位点识别。在抗菌肽检测中，其准确率达到 97.26%，PR AUC 为 0.9977，在抗疟药检测
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