Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- National University of Singapore,Jiangnan University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- Singapore, China
- Pubblicato
- 4 September 2024
- Autori
- Zhanglu Yan, Weiran Chu, Yuhua Sheng, Kaiwen Tang, Shida Wang, Yanfeng Liu, Weng-Fai Wong
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Gene expression enhancement
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences è stato pubblicato da National University of Singapore,Jiangnan University, nel paese registrato come Singapore, durante September 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di gene expression enhancement.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
Il set di addestramento si aggirava attorno a 133 token di testo
Risposte
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences — domande comuni
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da National University of Singapore,Jiangnan University, basato su Singapore, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di gene expression enhancement. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.