JackCrum的博客

在这项研究中，情绪分析和情绪检测是使用三种模式进行的：文本、视觉和语音。XT∈RdT×LXV∈RdV×LXS∈RdS×LXT​∈RdT​×LXV​∈RdV​×LXS​∈RdS​×L其中 XT、XV 和 XS 分别指的是文本、视觉和语音。这些是长度为 L 的向量，维度分别为 dT、dV 和 dS。因为 L 是输入大小的固定长度，所以小于 L 的某些输入将包含零填充以适应大小。

多模态情感分析旨在判断互联网用户在各种社交媒体平台上上传的多模态数据的情感。（1）然而，一方面，现有研究侧重于文本、音频和视觉等多模态数据的融合机制，而忽略了文本与音频、文本与视觉的以及，导致情感分析存在偏差。（2）另一方面，多模态数据带来与情感分析，影响融合效果。

解决VSCode启动conda环境问题bug三部曲。这一步你打开powershell，按照提示来即可。

1s 三轮4min 1轮。

背景：借助深度学习的进步，蛋白质3D结构预测的准确性得到了显著提高。在最近的CASP14中，Deepmind证明了他们新版本的AlphaFold（AF）可以产生几乎接近实验结构的高精度3D模型。AF的成功表明，序列的多序列对齐包含丰富的进化信息，从而导致准确的3D模型。尽管AF取得了成功，但只有预测代码是开放的，训练类似的模型需要大量的计算资源。因此，开发一个更轻的预测模型仍然是必要的。结果：在本研究中，我们提出了一种新的蛋白质3D结构建模方法，即A-Prot，使用最先进的蛋白质语言模型之一MSA变压器。

药物发现的一个基本问题是设计与特定蛋白质结合的分子。为了使用机器学习方法解决这个问题，我们在这里提出了一个名为GraphBP的新颖而有效的框架，通过将特定类型和位置的原子逐个放置在给定的结合位点来生成与给定蛋白质结合的3D分子。特别是，在每个步骤中，我们首先使用3D图形神经网络，从中间上下文信息中获得几何感知和化学信息表示。此类上下文包括给定的绑定位点和放置在前面步骤中的原子。其次，为了保持理想的等方差特性，我们根据设计的辅助分类器选择一个局部参考原子，然后构建一个局部球坐标系。

本文展示2022年发表在PANS上的一篇分子生成的文章，详细包含了论文理解以及代码运行逻辑，欢迎查阅，转发和关注！

R语言在细胞间通信中的应用教程

Python写作过程的一些心得第一章：文件导入导出规范1.1 Excel和Text操作第二章：算式运算规范2.1 四则操作第三章：内置函数3.1 循环中的内置3.2 字符串的内置3.2 整形的内置3.3 序列的内置第一章：文件导入导出规范1.1 Excel和Text操作（1） with open(fn_src, ‘rb’) as f: VS with open(fn_dst, ‘wb’) as f:fn_src = test.txt；fn_dst = result.csv or r