基于动态图卷积与迁移学习的蛋白质质量评估

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

人工智能 | 更新时间：2024-01-29

- 基于动态图卷积与迁移学习的蛋白质质量评估
- Protein Model Quality Assessment Based on Dynamic Graph Convolution and Transfer Learning
- 软件导刊 2024年23卷第1期页码：69-74
- 作者机构：
  
  浙江理工大学信息科学与工程学院，浙江杭州 310018
- 作者简介：
  
  冯子健（1996-），男，浙江理工大学信息科学与工程学院硕士研究生，研究方向为生物信息学、深度学习
  黄伟鸿（1998-），男，浙江理工大学信息科学与工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘、深度学习
  姜博文（1997-），男，浙江理工大学信息科学与工程学院硕士研究生，研究方向为生物信息学、数据挖掘。本文
- 基金信息：
- DOI：10.11907/rjdk.231042
  中图分类号：
扫描看全文
冯子健,黄伟鸿,姜博文.基于动态图卷积与迁移学习的蛋白质质量评估[J].软件导刊,2024,23(01):69-74.

FENG Zijian,HUANG Weihong,JIANG Bowen.Protein Model Quality Assessment Based on Dynamic Graph Convolution and Transfer Learning[J].Software Guide,2024,23(01):69-74.
冯子健,黄伟鸿,姜博文.基于动态图卷积与迁移学习的蛋白质质量评估[J].软件导刊,2024,23(01):69-74. DOI： 10.11907/rjdk.231042.

FENG Zijian,HUANG Weihong,JIANG Bowen.Protein Model Quality Assessment Based on Dynamic Graph Convolution and Transfer Learning[J].Software Guide,2024,23(01):69-74. DOI： 10.11907/rjdk.231042.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于偏置交叉注意力的点云配准算法

基于分裂注意力机制的DNA转录因子结合位点预测

基于人工智能算法STN-GResnet的肝硬化识别

基于ICNN-MMD的网络入侵检测方法