基于深度学习的生物信息学聚类方法 ”期刊的“”中发表的论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码和补充材料。 此仓库将定期更新。 特别是，将添加更完整的Jupyter笔记本。 在本文中，我们回顾了基于深度学习的聚类分析方法，包括网络训练，表示学习，参数优化和制定聚类质量指标。 我们还讨论了在不同的场景（例如生物成像，基因表达聚类）中，基于不同的自动编码器体系结构（例如，香草，变异，LSTM和卷积）的表示学习如何比基于ML的方法（例如，PCA）更有效。 ，以及将生物医学文本聚类。 基于深度学习的无监督/聚类方法，链接到论文和代码 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法，论文链接和代码的列表。 此外，还将列出提出新方法和论文的文章。 敬请期待！ 标题 文章 会议/期刊 代码 卷积自动编码器（DCEC）的深度聚类 ICONIP'2017 用于一致性培训（UDA）的无监督数据增强 Arx

教程使用博途V15.1制作，需要此版本及以上才能打开。压缩包内含程序和HMI仿真，可以直接使用HMI仿真查看效果，与实际效果一样。数码管的显示可以作为西门子离散自动化赛道的电梯楼层显示的子程序。 硬件电路：直接按键控制LED灯。 PLC型号：西门子s7-1200系列 项目要求：按照项目的功能完成按键控制数码管的技术显示。 项目目的：学习比较指令、数学函数指令和加减计数指令和数码管的显示原理。 项目功能：数码管可以显示两位数00-99，然后可通过四个按键完成数码管的技术显示。其中四个按键功能如下:ESC按键为取消按钮，按下它之后计数器清零，回车按钮，按下它之后计数器直接装载为99。UP按键为加计数按钮，按下之后计数器加一，相应的DOWN按键为减计数按钮，按下之后计数器减一。

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