本文是PatchMatchStereo[1]第二篇拾遗，主要讲解PatchMatch的深度/视差传播策略，以及在其基础上，介绍几种基于PatchMatch的改进传播策略，分别是ETH的Gipuma[2]方法和华中科技大学的ACMM[3]。不同于SGM在极线纠正之后的影像...
由斯坦福大学医学院、中山大学附属第六医院和中山大学肿瘤防治中心组成的研究团队共同合作的一项科研成果“Predicting treatment response from longitudinal images using multi-task deep learning”于2021年3月25...
我今年 XX 岁（调皮），使用 Java 开发将近 15 年了，目前虽然不在技术一线，但仍然和 Java 形影相伴，如影随形，每天都在相爱相杀。
21世纪以来，全球化的加速和互联网的蓬勃发展，带来全球范围内电子数据的爆炸性增长，人类迈入了大数据时代。
溶剂化自由能是影响各种化学和生物学过程的基本属性，例如反应速率、蛋白质折叠、药物结合和药物的生物利用度等等。本工作中，作者提出了一种基于图网络的深度学习方法，可以准确地预测有机小分子的溶剂化自由能。所提出的...
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这些问题，我相信是加我的或者没有加我的，或者是大家心中都有的问题，再总结下来，其实就是
在中篇中，我们了解了图机器学习（GML：Graph Machine Learning）。下面，终于到了这个前置教程的重头戏，图神经网络（Graph Neural Networks）。 我们通过结合论文A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks来学习现在图神经...
基因序列特异性的预测无论是在基因分析领域还是基因调控领域都扮演着重要作用，DNA和RA结合蛋白的特异性模式序列对致病基因的发现也具有指导性作用。...
