摘要：
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:59
生物信息与育种
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目录摘要泛基因组的重要性植物泛基因组的主要结构变异（SV）驱动力植物泛基因组的发展植物泛基因组应用育种 今日分享一篇去年底今年初发表的植物泛基因组综述，作者史俊鹏、田志喜、赖锦盛、黄学辉，全员大佬。 该文详细介绍了植物泛基因组的概念、研究进展和应用。 摘要 植物基因组高度多样化，很大一部分序列在不同 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:58
生物信息与育种
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摘要：
目录问答1问答2问答3问答4问答5问答6问答7问答8问答9问答10 关于生物信息的专业回答与建议，GPT4刷新了我对它的认知。 详见如下对话： 问答1 问答2 问答3 问答4 问答5 反过来又测试它一下。 问答6 会通过Bing联网进行检索。 问答7 问答8 问答9 会联网进行检索。 问答10 不得 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:57
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摘要：
目录 前不久openAI开放了GPT-4-Turbo、GPT-4-Vision等模型api，还发布了GPTs，使得用户能够根据需要定义自己的GPT应用。不到一周的时间，各种定制GPT全球大爆发，增长速度超乎想象：几乎每分钟诞生一个新的GPT！ 正如Altman在开发者大会上所说：我们正在孕育新物种， 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:56
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目录书籍信息书籍目录第1章：基因频率第2章：连锁第3章：亲缘相似性第4章：相似性度量第5章：基因效应第6章：方差分量第7章：方差估计第8章：交配设计第9章：选择响应第10章：G x E第11章：多性状选择第12章：多环境试验：线性混合模型第13章：仿真建模植物育种的基础免费电子书获取方式 书籍信息 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:56
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目录Docker容器Docker架构Kubernetes（k8s）容器技术演变传统部署时代：虚拟化部署时代：容器部署时代：为什么需要 Kubernetes，它能做什么？Docker vs K8s容器引擎 vs. 容器编排器：支持的镜像类型：镜像定义方式：Docker Swarm vs K8sK8s弃 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:55
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目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:54
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目录 标题: Big Data and AI Revolution in Precision Agriculture: Survey and Challenges 单位：台湾清华大学 关键词：精准农业，大数据分析，机器学习，可持续农业，智能农业，数字农业 本文通过分析2000-2020年间的主要相关 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:53
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摘要：
目录 植物图像承载着丰富的信息，反映了植物的颜色、形态、生长和健康状态等关键特征。高通量植物表型采集技术广泛用于植物表型组学研究，产生了大量基于图像的性状数据，对种质筛选、植物病虫害鉴定和农艺性状挖掘等方面具有重要价值。 为了提供有效的数据管理和支持智慧农业，中科院遗传与发育所作物表型组学研究中心与 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:53
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摘要：
背景 每年国际水稻所（IRRI）的雨养稻育种（Rainfed Rice Breeding,RRB；所谓雨养就是无人工灌溉，仅靠自然降水作为水分来源）计划都会与区域合作伙伴共享耐旱、耐盐、耐热和耐淹的育种种质进行表型评估，从不同地点的几项试验中获得原始表型数据。例如，RRB在2019年从NARES合作 阅读全文
posted @ 2023-12-10 16:51
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