药物筛选模型深度学习 更多内容
  • 数据筛选

    数据筛选 “数据筛选”组件对传入该组件的数据按照指定的表达式进行筛选,并将筛选出的结果通过节点变量传递给后续节点。通常“数据筛选”组件会作为“数据拆分”组件的后续步骤以配合使用。 配置参数 参数 说明 表达式 数据筛选的表达式。 使用表达式对数据进行筛选,并传递给后续节点。例如数

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  • 筛选特征

    会造成训练资源的浪费,过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0,说明这个特征对于标签的识别没有区分度,可以不选用;而f0、f2特征的iv值中等,适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值,企业A调整了训练使用的特征,没有

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  • 数据筛选

    数据筛选 在数据概览页中,默认展示数据集的概览情况。在界面右上方,单击“开始标注”,进入数据集的详细数据页面,默认展示数据集中全部数据。在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下,您可以在筛选条件区域,添加筛选条件,快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示,您可以设置一个或多个选项进行筛选。

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  • 取消药物作业

    取消药物作业 功能介绍 取消药物作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id}/cancel 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 删除药物作业

    删除药物作业 功能介绍 删除药物作业。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 数据筛选

    数据筛选 “数据筛选”组件对传入该组件的数据按照指定的表达式进行筛选,并将筛选出的结果通过节点变量传递给后续节点。通常“数据筛选”组件会作为“数据拆分”组件的后续步骤以配合使用。 配置参数 参数 说明 表达式 数据筛选的表达式。 使用表达式对数据进行筛选,并传递给后续节点。例如数

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  • 标签筛选

    标签筛选 在场景、逻辑场景和测试用例,以及添加场景、逻辑场景和测试用例时,可以通过标签筛选,快速筛选出场景或用例。 标签筛选 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 在页面中单击“标签筛选”。 在筛选框中输入内容,查找目标标签。也可在左侧标签树列表中选择目标标签。 勾选左

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  • 筛选条件

    筛选条件 创建筛选条件 添加筛选条件入/出方向规则 修改筛选条件入/出方向规则 删除筛选条件入/出方向规则 修改筛选条件基本信息 查看筛选条件 删除筛选条件 父主题: 流量镜像

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  • AI药物研究

    AI药物研究 父主题: 图解 医疗智能体

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  • 盘古辅助药物

    盘古辅助药物 为什么下载的部分靶点文件,显示不完整 自定义数据库常见问题

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  • 药物通用接口

    药物通用接口 生成分子SVG图 生成分子SDF三维结构 受体预处理 受体信息解析 受体口袋检测 配体格式转换为SMILES 生成相互作用2D图 计算配体间的3D结构差异 创建配体文件预览任务 查询配体文件预览任务 删除配体文件预览任务 创建配体相似性图计算任务 查询配体相似性图计算任务

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  • “神农项目”简介

    论文链接:https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c00821 查看“神农项目”药物筛选结果 登录 EIHealth 平台,可在“专题”页签中查看“神农项目”药物筛选结果。可参考视频介绍了解详细的使用指导。 在图2中,页面最右侧显示结合能的最大值和最小值,以及对应的列名称、行名称。

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  • 应用场景

    对载量。 抗病毒药物研发 计算机辅助药物筛选根据病毒靶点和小分子药物的3D结构,计算病毒蛋白与药物之间的结合能量,实现从成千上万的小分子库中筛选出与病毒结合最紧密的候选药物,从而快速为药物研究和临床试验提供方向。 药物筛选通常分为靶点蛋白确定、候选药物小分子筛选、试验验证、临床验证四大阶段。

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  • 更新药物作业

    更新药物作业 功能介绍 更新药物作业。 URI PUT /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 数据处理简介

    、相似图片等问题;在一批输入旧模型的推理数据中,通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数;逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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  • 套餐包简介

    ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型训练(训练作业)、部署上线(在线服务)。 父主题: 购买套餐包

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  • 管理筛选条件

    检测结果 添加筛选条件。 在筛选框添加过滤条件,添加一项或多项过滤条件,并配置相应条件属性。 在时间筛选框中,选择时间范围。 单击筛选框后“保存”,弹出筛选条件保存窗口。 图2 保存筛选条件 配置筛选条件信息。 设置“场景名称”,自定义筛选条件名称。 (可选)勾选“设为默认筛选条件”。

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  • 筛选组件类型

    筛选组件类型 操作场景 在图层中,支持按组件名称、组件标题和组件类型进行筛选,帮助您更加高效的选择所需要的组件。 操作步骤 参考创建页面中操作,创建所需的页面。 选择“图层”,进入图层页面。 在图层中,单击,筛选组件。 图1 筛选组件 父主题: 图层管理

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  • 筛选组件类型

    筛选组件类型 操作场景 在图层中,支持按组件名称、组件标题和组件类型进行筛选,帮助您更加高效的选择所需要的组件。 操作步骤 参考开发页面中操作,开发所需的页面。 选择“图层”,进入图层页面。 在图层中,单击,筛选组件类型。 图1 筛选组件类型 父主题: 图层管理

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  • 创建筛选条件

    0/24、目的端口为全部。 操作步骤 进入筛选条件列表页面。 在筛选条件列表右上方,单击“创建筛选条件”。 进入“创建筛选条件”页面。 根据界面提示,设置筛选条件基本信息。 表2 筛选条件基本信息参数说明 参数名称 参数说明 取值样例 名称 必选参数。 此处输入筛选条件的名称。要求如下: 长度范围为1~64位。

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