利用隐马尔可夫模型和高斯弹性网络模型预测蛋白质变构路径

预测蛋白质变构路径：Matlab在磁粒子成像中的应用
原创 已于 2023-09-02 17:09:19 修改 · 100 阅读 · 0 ·
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于 2023-09-01 09:18:15 首次发布
本文探讨了如何使用Matlab结合隐马尔可夫模型和高斯弹性网络模型来预测蛋白质的变构路径，同时聚焦于磁粒子成像技术在血管形态在线监测中的最新进展。

利用隐马尔可夫模型和高斯弹性网络模型预测蛋白质变构路径

matlab

面向血管形态在线监测的磁粒子 成像技术研究

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在实际使用场景中，可能需要传输的数据量本身就不大，只是会偶发出现一些【大数据】传输的情况，因此我们没必要预留更大的shm空间，来应对这些只是偶发情况，这样会造成内存的浪费。（3）对于小数据(<=10MB)，vllm使用rpc_broadcast_mq和worker_response_mq来做数据传输，这两个队列的本质是ShmRingBuffer(环形共享缓存)，其中Shm即我们熟知的shared_memory，而ring是使用环形的方式往shm中读写数据（看不懂也没关系，我们马上来说细节）。
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