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    分子影像 深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 应用场景

    药物筛选之旅 新型冠状病毒CT影像智能分析 新型冠状病毒肺炎AI辅助医学影像量化分析服务基于华为云领先的计算机视觉与医学影像分析等AI技术,可全自动、快速、准确地为影像及临床医生提供CT量化结果,缓解可准确诊断新冠肺炎影像医生紧缺的局面及隔离防控压力,减轻医生诊断工作负荷。同时,基于华

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 分子生成

    参数设置页面 单击“提交”,提交任务。 分子生成结果支持以列表视图的形式进行查看 可以以列表的形式查看分子生成的作业,单击左上角“下载”,下载分子生成的结果或者分子3D构象。如果分子设置了靶点,可以下载小分子或复合物,若分子未设置靶点,只能下载小分子。小分子支持SDF和PDB格式,复合物只支持PDB格式。

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  • 分子对接

    查看详情:单击查看详情,跳转至分子列表页进行查看。 查看3D:查看分子的3D视图。 下游分析:分子优化对应的下游分析为分子搜索、分子属性预测、分子优化、自由能微扰和合成路径,单击“确定”即可创建。 下载3D:如果分子设置了靶点,可以单击“下载3D”下载优化后的小分子或者复合物,如果分子未设置靶点,

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  • 分子优化

    可以以列表的形式查看分子优化的作业,单击左上角“下载”,下载分子优化的结果或者分子3D构象。如果分子设置了靶点,可以下载小分子或复合物,若分子未设置靶点,只能下载小分子。小分子支持SDF和PDB格式,复合物只支持PDB格式。 单击可以收藏结果,收藏后可直接在收藏夹页查看。 分子优化对应的下

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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  • 分子搜索

    分子搜索 可自定义数据库,以用户输入的参考化合物结构为起点,可以按照相似度或者骨架从小分子数据库中搜索到相似结构和排序,可实现百亿级小分子的秒级搜索。 单击“分子搜索”功能卡片,进入分子搜索页面。 在配置页面,进行分子搜索配置,包括输入小分子、选择搜索算法、选择输出个数。 图1 分子搜索页面

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  • 分子搜索(MS)

    分子搜索(MS) 新建分子搜索任务接口 查询分子搜索任务 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 分子优化(MO)

    分子优化(MO) 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 合成路径规划

    合成路径规划基于盘古药物分子大模型,根据给定的目标分子,可以设计出完整且合理的合成路径。 单击“合成路径规划”功能卡片,进入配置页面。 在配置页面,可以在左侧绘制分子,也可以通过上传分子文件方式上传分子或者在白框内输入小分子SMILES表达式。 上传分子文件:支持SDF、MOL2、PDB、SMI格式文件。

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  • 分子属性预测

    查看详情:单击查看详情,跳转至分子列表页进行查看。 下游分析:分子优化对应的下游分析为分子优化、分子搜索和合成路径规划,单击“确定”即可创建。 每个分子卡片上会展示相应分子序号与对应的参数QED、SaScore QED:代表分子的成药性。 SaScore:代表合成可及性分数,旨在评估分子的合成难易程度。

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  • 分子生成(MG)

    分子生成(MG) 新建分子生成任务接口 查询分子生成任务 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 应用场景说明

    在ISDP系统的采集功能使用过程中会产生大量照片与视频,这些影像数据会作为后续人工智能AI模型的训练数据集,影像数据包含图片与视频。 在ISDP中,检查单、任务单、子任务单以及问题单都独立具备影像采集的能力。 在形成可用的训练数据前,需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类,符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据

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  • 创建分子或分子复合物批量下载任务

    创建分子分子复合物批量下载任务 功能介绍 创建分子分子复合物批量下载任务。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/batch-download

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  • 创建分子对接作业

    创建分子对接作业 功能介绍 创建分子对接作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/docking 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 单分子预对接

    分子预对接 功能介绍 单分子预对接。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/mol-docking 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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