NetSurfP-2.0

Pesos cerrados Technical University of Denmark,University of Copenhagen,Universidad Nacional de San Martín,AIMST University September 2018

Sin estimación

Sin requisitos de hardware para este modelo

Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización
Technical University of Denmark,University of Copenhagen,Universidad Nacional de San Martín,AIMST University
Tipo de Organización
Academia,Academia,Academia,Academia
País
Denmark, Argentina, Malaysia
Publicado
10 September 2018
Autores
Michael Schantz Klausen, Martin Closter Jespersen, Henrik Nielsen, Kamilla Kjærgaard Jensen, Vanessa Isabell Jurtz, Casper Kaae Sønderby, Morten Otto Alexander Sommer, Ole Winther, Morten Nielsen, Bent Petersen, View ORCID ProfilePaolo Marcatili

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Biology
Tarea
Protein folding prediction, Protein property prediction

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

Datos de entrenamiento
tokens

"A structural dataset consisting of 12,185 crystal structures was obtained from the Protein Data Bank (PDB) (23), culled and selected by the PISCES server (24) with 25% sequence similarity clustering threshold and a resolution of 2.5 Å or better. To avoid overfitting, any sequence that had more than 25% identity to any sequences in the test datasets (see “Evaluation” section for details) was removed, as well as peptide chains with less than 20 residues, leaving 10,837 sequences. Finally, we rand…

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos
Closed — provider access only
Acceso al modelo
Hosted access (no API)
Código de entrenamiento
Unreleased

NetSurfP-2.0 is available both as a web-server, and as an independent software (http://www.cbs.dtu.dk/services/NetSurfP-2.0/). The web-server version accepts up to 4,000 sequences or 4,000,000 residues per job.

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Por qué se rastrea
SOTA improvement

"We assessed the accuracy of NetSurfP-2.0 on several independent test datasets and found it to consistently produce state-of-the-art predictions for each of its output features."

Confianza de registro
Unknown

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
NetSurfP-2.0: improved prediction of protein structural features by integrated deep learning
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

De dónde vino

NetSurfP-2.0 fue publicado por Technical University of Denmark,University of Copenhagen,Universidad Nacional de San Martín,AIMST University, en el país registrado como Denmark, durante September 2018. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein folding prediction, Protein property prediction.

Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.

Qué se necesitó para construirlo

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.

Respuestas

NetSurfP-2.0 — preguntas comunes

01

NetSurfP-2.0— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en September 2018. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

02

NetSurfP-2.0— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein folding prediction, Protein property prediction. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

03

NetSurfP-2.0— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.

04

NetSurfP-2.0— ¿Es de código abierto?

No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.

05

NetSurfP-2.0— ¿cuántos parámetros tiene?

No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.

06

NetSurfP-2.0— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Technical University of Denmark,University of Copenhagen,Universidad Nacional de San Martín,AIMST University, basado en Denmark, una organización categorizada como academia,Academia,Academia,Academia.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.