Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- National University of Singapore,Jiangnan University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Singapore, China
- Közölt
- 4 September 2024
- Szerzők
- Zhanglu Yan, Weiran Chu, Yuhua Sheng, Kaiwen Tang, Shida Wang, Yanfeng Liu, Weng-Fai Wong
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Gene expression enhancement
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- 133 tokens
Initial sequences: 73 × 15 = 1,095 codons New sequences: 6 × 10 × 15 = 900 codons Total: 1,095 + 900 = 1,995 codons Final estimate: 1.995e3
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences ki lett adva által National University of Singapore,Jiangnan University, az országban rögzítve mint Singapore, alatt September 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása gene expression enhancement.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A tanító készlet kb. futott 133 szöveg tokenjei
Válaszok
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences — gyakori kérdések
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— Ki készítette ezt?
Kiadta National University of Singapore,Jiangnan University, alapján Singapore, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot gene expression enhancement. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..