多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质，可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联，还可以自组装成纳米粒子，参与到生物检测、药物递送、组织工程中。然而，多肽的序列组成过于多样，仅10个氨基酸就可以组成超过百亿种多肽。因此，人们很难对其自组装特性进行全面系统的研究，进而优化自组装多肽的设计。为此，西湖大学的李文彬课题组利用基于Transformer的回归网络，对百亿种多肽的自组装特性进行了预测，并分析得到了不同位置氨基酸对自组装特性的影响，为自组装多肽的研究提供了强力的新工具。作者|雪菜编辑|三羊多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质。多肽合成便利、可
我有一个关于如何从2个数组创建输出的问题，一个数组带有翻译键，另一个数组带有翻译，我将输出为"translation_key":"value"当前输出:{"_id":ObjectId("5bfc0b2b30c4683f585078fb"),"translation":["hour","day"],"translation_key":["HOUR_TEXT","DAY_TEXT"],"locale_id":"EN_en"}输出应该是:{"EN_en":{"HOUR_TEXT":"hour","DAY_TEXT":"day",}} 最佳答案
我正在使用MongoDB构建数据库。我找到了两种在pymongo中插入键的方法。r.insert({'id':'1234','feats':'abcd'})和r.insert({'_id':'1234','feats':'abcd'})MongoDB中的结果如下:{"_id":ObjectId("51c27f8737450f1d517c1ec4"),"id":"1234","feats":"abcd"}和{"_id":"1234"),"feats":"abcd"}由于对MongoDB经验不多，所以我不知道'_id'的用法。我认为第二种在MongoDB中插入的方法现在更简单。将来会不会引
我有以下域对象:@DocumentclassFoo{@IdprivatefinalStringbar;privatefinalStringbaz;//getters,setters,constructoromitted}插入如下:Collectionfoos=...;mongoTemplate.insert(foos,Foo.class);如何在忽略所有重复键异常的情况下在一次调用中保存所有结果？ 最佳答案 在我的例子中，像@marknorkin的回答那样允许修改/覆盖现有文档是不合适的。相反，我只想插入新文档。我使用MongoOp
我想在Mongo中更新我所有文档的“顺序”字段，以便它们为1..2..3..4....34。运行后，它们都有“order”:“34”。我做错了什么？vari=1;db.images.find().forEach(function(){db.images.update({},{"$set":{"order":NumberInt(i)}},{multi:true});i++;}) 最佳答案 multi:true表示匹配查询的所有文档都将被更新。您的查询是{}，它匹配所有文档。因此，基本上您是在每次迭代中更新所有文档的顺序。此外，snap
方法结果在这一部分，我们展示对于每个模型比较的聚合的统计分析当涉及到计算特征和独立的特征组（表格1），抽取功能组和对齐重要功能组（表格2），并且最后，我们提供从模型比较（LANGUAGE模型v.s.MAINIDEA模型）中获取的样例。由于长度限制，我们只展示了这个比较的细节样例。相似的图片和相关性分析展示在Github上。1.独立特征组因为每个训练好的模型都从他们的训练集合中留出一个不同集合的主题，分析集中相同的主题需要被识别出来，并且那么，抽取的特征的数量和导致的独立特征组在每个模型比较中不同。为每个模型比较计算独立的特征组（表格1），对所有的比较，都产生了在原先70%和77%之间的抽取的特
2022-CVPR-VideoSwinTransformerVideoSwinTransformer摘要1.引言2.相关工作3.VideoSwinTransformer3.1.总体架构3.2.基于3D平移窗口的MSA模块3.3.结构变量3.4.从预训练模型初始化4.实验4.1.设置4.2.与最先进技术的比较4.3.消融实验5.结论参考文献VideoSwinTransformer论文地址摘要 视觉领域正在见证从CNN到Transformers的建模转变，纯Transformer架构在主要视频识别基准测试中达到了最高准确度。这些视频模型都建立在Transformer层之上，Transformer层
直接在MongoDB上运行以下文本搜索不会产生任何问题:db.getCollection('schools').find({$text:{$search:'somequerystring',$caseSensitive:false,$diacriticSensitive:true}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})然而，当尝试使用nativeNodeJSdriver运行相同的查询时:functiongetSchools(filter){returnnewPromise(function(res
我正在尝试通过pymongo获取serverStatus命令的输出，然后将其插入到mongodb集合中。这是字典{u'metrics':{u'getLastError':{u'wtime':{u'num':0,u'totalMillis':0},u'wtimeouts':0L},u'queryExecutor':{u'scanned':0L},u'record':{u'moves':0L},u'repl':{u'buffer':{u'count':0L,u'sizeBytes':0L,u'maxSizeBytes':268435456},u'apply':{u'batches':{u'
（2021）Abstract 在本文中，我们质疑 自监督学习是否为VisionTransformer(ViT)[16]提供了与卷积网络(convnets)相比突出的新属性。除了 使自监督方法适应这种架构的效果 特别好之外，我们还进行了以下观察：首先，自监督的ViT特征包含关于图像语义分割的显式信息，这在有监督的ViTs和卷积网络中都没有那么明显。其次，这些特征 也是优秀的k-NN分类器，在ImageNet上以小ViT达到78.3%top-1。我们的研究还强调了动量编码器[26]、多裁剪训练[9]以及使用ViT的小patches的重要性。我们将我们的发现应用到一种简单的自监督方法中
