NeoaPred
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- South China University of Technology,Jinan University
- Organisatie type
- Academia,Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 14 September 2024
- Auteurs
- Dawei Jiang, Binbin Xi, Wenchong Tan, Zixi Chen, Jinfen Wei, Meiling Hu, Xiaoyun Lu, Dong Chen, Hongmin Cai, Hongli Du
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Immunogenic Neoantigen Prediction
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Opleidingsgegevens
- 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
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Vereiste vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- NeoaPred: A deep-learning framework for predicting immunogenic neoantigen based on surface and structural features of peptide-HLA complexes
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Where it came from
NeoaPred was published by South China University of Technology,Jinan University, in China, in September 2024. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing immunogenic Neoantigen Prediction.
De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.
Antwoorden
NeoaPred — Veelgestelde vragen
How many parameters does NeoaPred have?
No parameter count has been published for NeoaPred, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created NeoaPred?
NeoaPred was published by South China University of Technology,Jinan University, based in China, categorised as academia,Academia.
When was NeoaPred released?
NeoaPred was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is NeoaPred used for?
NeoaPred works in Biology, and is recorded as handling immunogenic Neoantigen Prediction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run NeoaPred?
None. NeoaPred is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is NeoaPred open source?
The licensing for NeoaPred was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.