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  • 本发明涉及计算机模拟技术领域,尤其涉及一种电子封装固化剂的损耗应力模拟分析方法。所述方法包括以下步骤:获取电子封装固化剂对应的物理化学参数以及力学性能数据,以生成封装固化剂基础性能数据集;基于封装固化剂基础性能数据集生成固化剂微观结构演化数...
  • 本发明涉及计算理论化学技术领域,尤其涉及一种长效透湿抗敏心电电极的制备及优化方法,方法包括:设定电极皮肤界面稳定目标参数;计算各候选高分子材料与皮肤角质层的结合能强度,并筛选满足过敏反应概率阈值的候选高分子材料;根据候选高分子材料的化学分子...
  • 本发明涉及一种构建不同交联均匀程度的聚氨酯分子模型的方法,属于分子动力学模拟技术领域。本发明通过Packmol和Lammps软件构建初始非晶结构并进行动力学弛豫,结合Python脚本模拟异氰酸酯与多元醇在不同空间格子内的交联反应,控制交联截...
  • 本发明属于分子动力学计算领域,公开了一种基于CPU‑TPU的高速分子动力学计算的方法。本发明首先要构造具有存算分离构架的中央处理器(central processing unit,CPU)与存算一体和深度学习专用架构的张量处理器(tenso...
  • 本发明涉及一种湖泊水动力水质模型的边界条件概化方法,通过数据驱动约束机制对流量、水位和污染物浓度等参数进行自适应分组,能较好地反映上述物理量的非恒定过程,从而更加准确地反映污染物在湖泊中的运动。该方法相比人工梯级概化具有更高的精度和效率,且...
  • 一种针对DNA测序数据的压缩及解压缩方法,属于生物信息技术领域。为了解决现有技术在压缩三代测序数据时灵活性差、压缩率低的技术问题。本发明提供的一种针对DNA测序数据的压缩方法,在压缩前可动态选择全局压缩或分块压缩,针对不同类型的数据采取不同...
  • 本发明公开了一种细胞类型的注释方法及注释系统。其中,注释方法包括:确认单细胞数据和空间转录组数据的共同基因,提取单细胞数据与共同基因对应的第一基因表达、以及空间转绿组数据与共同基因对应的第二基因表达;利用共同编码器对第一基因表达进行特征提取...
  • 本申请属于生物信息学技术领域,具体涉及一种特异性序列分级数据库及其构建方法、筛选特异性序列的方法、装置。本申请提供一种特异性序列分级数据库的构建方法,包括构建K‑mer特异性分类级别数据库,以及采用所述数据库筛选目标分类级别的特异性基因组序...
  • 本发明公开了一种基于多模态拓扑一致性的空间域识别方法及装置,本发明属于转录组空间域识别领域,该方法包括:基于生物组织的空间转录组学数据,构建与其包含的各模态信息一一对应的多层网络;提取多层网络共享的共识性结构特征与各层网络特有的特异性结构特...
  • 本发明公开一种预测靶肽分类和裂解位点的方法,获取数据集;将数据集中序列输入DeepMaT模型进行训练,所述训练包括:通过ISM模块中提取序列的进化信息并隐式地融入三维结构信息,获得肽序列特征;将所述肽序列特征输入依次连接的Mamba2模块、...
  • 本发明公开了利用AI驱动PCA与随机森林结合鉴定桑树品种的方法,包括:先获取待鉴定桑树种子构建DNA文库,经双末端测序、数据预处理及比对等步骤得到注释后的SNP数据;再对数据编码,结合PCA和奇异值分解提取主SNP位点,通过机器学习算法训练...
  • 本发明公开了一种抗氧化肽的计算设计方法及系统,属于生物信息学与多肽设计技术领域。该方法及系统包括:基于经过适配的语言模型,构建抗氧化肽活性预测模型和抗氧化肽序列生成模型;利用活性预测模型的输出,通过包含强化学习的目标导向优化过程,指导序列生...
  • 本发明提供了一种适用于低深度测序的目的性状的预测方法、适用于低深度测序的全基因组选择模型,涉及生物技术领域。本发明提供的适用于低深度测序的目的性状的预测方法和全基因组选择模型,利用低深度全基因组重测序数据结合机器学习技术,能够在有限数据量下...
  • 本发明属于人工智能与合成生物学交叉技术领域,公开一种面向菌种开发的智能检索推理方法及系统,该方法包括:从开放获取数据库中采集便携式文档格式文档,经过文档解析处理,生成轻量级标记语言文件,并通过语义拆分成文本段落,形成数据集;以拆分后的文本段...
  • 本发明涉及生物信息学领域,提供一种基于深度学习的蛋白质功能预测方法及系统。该方法包括:构建蛋白质的多模态数据集;通过编码器对所述多模态数据集进行特征提取,获得多模态特征;通过所述多模态特征训练神经网络,获得预测模型;通过所述预测模型对待测的...
  • 本发明涉及一种生物反应器输入性波动预测预报方法与系统,包括:基于反应器外生变量以及外部环境变量的历史样本,生成历史样本特征数据集;提取外生变量与外部环境变量之间基于copula熵的关联关系特征,生成重构序列特征数据集;运用基于概率编程框架的...
  • 本说明书实施例提供数据处理方法、生物数据表征模型训练方法以及计算设备,该生物数据表征模型训练方法包括:确定至少两类生物训练数据,并确定待训练的生物数据表征模型;基于所述至少两类生物训练数据,确定至少两类生物训练样本、以及所述至少两类生物训练...
  • 本发明提出一种基于多智能体协同的零代码生物信息分析方法和装置,包括:通过提示词将大语言模型设定为多个智能体,利用多个智能体,共同对工具库里的工具进行打分和重排,经过讨论找到最佳的匹配工具;利用多个探索者的智能体,根椐不同工具的输入输出参数进...
  • 本发明涉及一种基于多维基因修剪的生成对抗网络微阵列数据缺失值填补方法,包括以下步骤:将含有缺失值的原始数据分成两大类,含有缺失值的基因集合,完整的基因集合;将缺失率最高的缺失基因从中挑出记为目标基因;剩余基因与完整基因集一起进行基因修剪;采...
  • 本发明涉及一种简易基因组组装的无参考基因组物种个体识别方法,属于生物信息学和遗传学技术领域。针对缺乏参考基因组的物种,本发明提供了一种完整的个体识别流程,包括简易基因组的组装、群体SNP位点库的构建以及低深度测序数据的个体识别验证。本发明的...
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