NeoaPred
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
- South China University of Technology,Jinan University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 14 September 2024
- Autori
- Dawei Jiang, Binbin Xi, Wenchong Tan, Zixi Chen, Jinfen Wei, Meiling Hu, Xiaoyun Lu, Dong Chen, Hongmin Cai, Hongli Du
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Immunogenic Neoantigen Prediction
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
- tokens
PDB structures: 1,018 × 0.90 = 916 Self-distillation: 7,860 PepConf total: 916 + 7,860 = 8,776 ≈ 8.8 × 10³ PepFore samples: 32,962 × 0.90 = 29,666 ≈ 2.97 × 10⁴ Final total: 8.8 × 10³ + 2.97 × 10⁴ = 3.85 × 10⁴ ≈ 3.9 × 10⁴ datapoints
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
- NeoaPred: A deep-learning framework for predicting immunogenic neoantigen based on surface and structural features of peptide-HLA complexes
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
NeoaPred è stato pubblicato da South China University of Technology,Jinan University, nel paese registrato come China, 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 immunogenic Neoantigen Prediction.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
NeoaPred — domande comuni
NeoaPred— 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.
NeoaPred— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da South China University of Technology,Jinan University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
NeoaPred— 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.
NeoaPred— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di immunogenic Neoantigen Prediction. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
NeoaPred— 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.
NeoaPred— 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.
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.