SurfDock 来源于中国科学院上海药物所的郑明月为通讯作者的文章：《SurfDock is a Surface-Informed Diffusion Generative Model for Reliable and Accurate Protein-ligand Complex Prediction》于2024 年 11 月 27 日正式发表在 《Nature Methods》上。在文章中，SurfDock 在多个基准测试中展现了卓越的表现，包括 PDBbind 2020 时间分割集、Astex Diverse 集和 PoseBusters 基准集。在模型中，SurfDock 将多模态蛋白质信息（包括表面特征、残基结构和预训练的序列级特征）整合成一个一致的表面节点级表示，这一能力对实现高对接成功率和改善构象合理性起到了重要作用。SurfDock 的另一个特点是其可选的弛豫（构象优化），旨在进行蛋白质固定配体优化，从而显著提高其准确性。 我们的测评结果显示，生成的小分子构象还是比较合理的，同时生成的结合模式与晶体非常接近。

在本文中，我们将深入探讨Matlab在深度学习领域的应用，以及如何通过提供的资源进行学习。Matlab是一款强大的数学计算软件，被广泛应用于科学研究、工程计算和数据分析等领域。近年来，随着深度学习技术的发展，Matlab也增加了对深度学习的支持，使得用户能够方便地构建和训练复杂的神经网络模型。 深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，其核心在于通过多层非线性变换对数据进行建模，以实现诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。Matlab中的深度学习工具箱提供了丰富的函数和预训练模型，帮助用户快速入门并进行高效研究。 我们要理解Matlab中的神经网络构建过程。在Matlab中，可以使用`neuralNetwork`类来创建各种类型的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这些网络可以用于图像分类、物体检测、序列数据预测等任务。例如，`convnLayer`用于创建卷积层，`poolingLayer`用于池化操作，而`rnnLayer`则用于构建RNN。 数据预处理是深度学习中的关键步骤。Matlab提供了`imread`、`imresize`和`im2double`等函数读取、调整大小和转换图像数据。对于序列数据，可以使用`timeseries`对象进行处理。预处理数据通常包括归一化、填充缺失值和数据增强等。 接下来，我们讨论训练过程。在Matlab中，可以使用`trainNetwork`函数训练神经网络。该函数允许设置优化器、损失函数和验证数据。例如，`sgdm`是常用的随机梯度下降优化器，`mse`代表均方误差损失函数。同时，设置合理的超参数如学习率、批次大小和训练迭代次数对模型性能至关重要。 模型评估与调优同样重要。Matlab提供`evaluate`函数对模型在测试集上的表现进行评估，包括准确率、精确率、召回率等指标。通过`plotTrainingLoss`和`plotTrainingAccuracy`等函数，可以可视化训练过程，帮助我们识别过拟合或欠拟合问题，并据此调整模型。 Matlab的深度学习资料可能包含示例代码、教程、预训练模型和数据集。这些资源可以帮助初学者快速上手，理解深度学习的基本概念和流程。同时，高级用户可以通过参考这些资料学习更复杂的网络架构和算法实现。 Matlab作为深度学习的有力工具，提供了全面的功能支持，使得从数据预处理到模型训练和评估都变得相对简单。通过学习提供的Matlab深度学习资料，无论是新手还是经验丰富的研究人员，都能更好地掌握深度学习技术，并在各自的项目中发挥出强大的能力。

基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法

1.项目基于 MNIST 数据集，使用 VGG-19 网络模型，将图像进行风格迁移，实现去噪功能。 2.项目运行环境：Python 和 TensorFlow 运行环境。需要 Python 3.6 及以上配置，使用conda安装环境 conda create -n tensorflow python=3.8.10 3.项目包括 3 个模块：图片处理、模型构造、迭代更新。项目用到的网络模型为预训练好的VGG-19，使用过程中抛弃最后三个全连接层，取出前面各层的参数，构建网络结构。损失函数，由内容损失、风格损失构成。内容损失采用 L2范数损失，风格损失用 Gram 矩阵计算各通道的相关性，以便更好的捕捉笔触、纹理等细节信息，利用 adam 梯度下降算法进行优化。 4.准确率评估：对于图像风格迁移这种模糊算法，并没有客观的评判标准。损失函数可以反映出一部分情况，更多的是人为观察运行结果。经测试，经过 40 次迭代风格迁移已很明显，可根据自身需求，合理调节迭代次数。

计算机毕业设计源码：基于Python车牌识别系统 深度学习 建议收藏 PyQt5+opencv Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、 单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。 车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。 网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比

深度学习作为当今人工智能领域中最激动人心的研究方向之一，已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等多个领域，并持续推动着技术革新与产业变革。吴恩达教授作为该领域内的知名专家，在其深度学习课程中深入浅出地介绍了深度学习的基本概念、理论基础以及应用实践，课程内容丰富，深受全球学员欢迎。 课后作业是深度学习课程的重要组成部分，它不仅能够帮助学生巩固和深化对课程内容的理解，还能通过实践操作提高解决问题的能力。吴恩达教授的深度学习课后作业通常结合了丰富的实例和具体的应用场景，要求学生通过编程实践来完成，例如使用Python和深度学习框架TensorFlow或PyTorch等工具来实现神经网络模型的设计、训练和测试。 “吴恩达-深度学习-课后作业-答案与总结”这一压缩包文件，便是对吴恩达教授深度学习课程中课后作业的解答与详细解析。这些答案不仅为学员提供了正确的解题思路，还通过总结的形式提炼出了作业中涉及的核心概念和重要知识点。因此，这份材料对于希望系统学习深度学习的学生来说，具有很高的参考价值。 文件内容涵盖了深度学习的基础理论，如线性代数、概率论和信息论的基础知识，以及深度学习的核心算法，比如前向传播、反向传播、梯度下降、激活函数、损失函数、优化算法等。这些是构建深度学习模型不可或缺的基础元素。同时，还包括了深度学习的高级主题，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、深度强化学习等，这些都是当前深度学习领域的热点和难点问题。 通过分析和解答这些课后作业，学员可以掌握深度学习模型的搭建流程，学会如何调整和优化模型参数，以及如何评估和提高模型性能。此外，作业中的案例分析和实验设计也有助于学生将理论知识应用于解决实际问题中，比如图像识别、语音识别任务，从而提高学生的实际操作能力和创新能力。 总结而言，这份压缩包文件是深度学习学习者不可多得的参考资料。它不仅为学员提供了课后作业的正确答案，更通过详尽的总结和解析，帮助学员深入理解深度学习的核心概念和算法原理。对于希望系统掌握深度学习技术，或者准备从事相关领域工作的专业人士来说，这份材料无疑是极具价值的学习工具。

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模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。购买后，提供数据集及相关程序，只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。

本文档详细介绍了基于深度学习的新能源汽车驱动电机故障诊断系统的开发流程和技术细节。主要内容涵盖数据采集与预处理、特征提取、模型构建与优化以及系统集成四个阶段。具体步骤包括对振动信号进行去噪和归一化处理，利用卷积神经网络(CNN)自动提取故障特征，构建并优化故障诊断模型，最终将其集成到车辆的驱动电机监控系统中，实现故障的实时诊断与预警。此外，还涉及了调查研究、开题报告、方案论证、设计计算、手绘草图、计算机绘图等工作内容，并制定了详细的工作进度计划。 适合人群：从事新能源汽车行业、机电一体化、自动化控制等领域研究的技术人员和高校相关专业的高年级本科生或研究生。 使用场景及目标：适用于需要对新能源汽车驱动电机进行故障检测和预防维护的应用场合。目标是提高电机运行的安全性和可靠性，减少因故障导致的停机时间，提升用户体验。 建议读者先了解深度学习基础知识和电机工作原理，再深入学习本文档的具体实施方法和技术细节。同时，可以参考提供的参考资料进一步扩展知识面。

基于深度学习的机器人抓取位姿检测模型，GRCN网络，IROS2020开源的网络复现完整代码。