Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- National University of Singapore,Jiangnan University
- Organisatietype
- Academia,Academia
- Land
- Singapore, China
- Gepubliceerd
- 4 September 2024
- Auteurs
- Zhanglu Yan, Weiran Chu, Yuhua Sheng, Kaiwen Tang, Shida Wang, Yanfeng Liu, Weng-Fai Wong
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Gene expression enhancement
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- 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
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences werd gepubliceerd door National University of Singapore,Jiangnan University, in het land geregistreerd als Singapore, tijdens September 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van gene expression enhancement.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Hoe het getraind werd
De trainingsset liep naar ongeveer 133 tekstokens
Antwoorden
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences — veelgestelde vragen
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door National University of Singapore,Jiangnan University, gebaseerd op Singapore, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Integrating Deep Learning and Synthetic Biology: A Co-Design Approach for Enhancing Gene Expression via N-Terminal Coding Sequences— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van gene expression enhancement. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.