参考文献：MUFOLD-SS: New deep inception-inside-inception networks for protein secondary structure prediction 目的：蛋白质二级结构预测。 上传原因：由于文献中的链接失效，因此将之前下载的开源源码上传。仅限学术研究使用。

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jQuery表单省市区城市三级联动,代码中：initComplexArea('seachprov', 'seachcity', 'seachdistrict', area_array, sub_array, '51', '0', '0'); 51代表四川，如果要修改初始值可以在AreaData_min.js 中找对应地区的数字如：area_array[51]="四川省";

针对获得训练数据集代价高昂问题，提出了一种用于图像显著性检测的弱监督新方法，在训练网络模型时仅使用图像级标签。方法分为两个阶段，在第一阶段，根据图像级标签训练分类模型，获得前景推断图；在第二阶段，对原图像进行超像素块处理，并与阶段一得到的前景推断图进行融合，从而细化显著对象边界。算法使用了现有的大型训练集和图像级标签，未使用像素级标签，从而减少了注释的工作量。在四个公共基准数据集上的实验结果表明，性能明显优于无监督的模型，与全监督模型相比也具有一定的优越性。

本代码可以将VB程序窗体的菜单导出到数据库

网络安全主要关注的方面包括：网络结构、网络边界以及网络设备自身安全等。 网络安全具体包括7个控制点:结构安全(G)、访问控制(G)、安全审计(G)、边界完整性检查(A)、入侵防范(G)、恶意代码防范(G)、网络设备防护(G)

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