开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >专栏 >基因日签【20211104】T7噬菌体和T4噬菌体基因组显示了功能性的成簇现象

基因日签【20211104】T7噬菌体和T4噬菌体基因组显示了功能性的成簇现象

作者头像

尐尐呅

发布于 2022-03-31 03:39:10

发布于 2022-03-31 03:39:10

4750

举报

文章被收录于专栏：国家基因库生命大数据平台国家基因库生命大数据平台

2021 11/04基因日签

T7噬菌体和T4噬菌体基因组

显示了功能性的成簇现象

.壹.

关键概念

功能相关的基因常常形成基因簇。

.贰.

关键概念

T7噬菌体和T4噬菌体是级联反应调控的代表，而级联反应中的噬菌体感染过程分为三个时期。

文字及图片信息均来源于Genes X（中文版），如有侵权请联系删除。

THE END

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2021-11-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自国家基因库大数据平台微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

评论

登录后参与评论

暂无评论

编辑精选文章

换一批

万字详解高可用架构设计

Go 开发者必备：Protocol Buffers 入门指南

10分钟带你彻底搞懂分布式链路跟踪

多租户的 4 种常用方案

亿级月活的社交 APP，陌陌如何做到 3 分钟定位故障？

60页PPT全解：DeepSeek系列论文技术要点整理

浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享

文件存储 https 网络安全机器学习深度学习

深度学习模型的应用必然要面对模型压缩的问题，训练出来的原始模型直接放到服务器或终端上跑是不明智的，因为有大量的算力可以省略！

CV君

2020/03/06

2.3K0

Deep-compression阅读笔记基本步骤相关分析总结

以上是Deep compression中所述的神经网络压缩方法，主要包括三个步骤：

月见樽

2018/10/09

9800

Deep-compression阅读笔记基本步骤相关分析总结

模型压缩：量化、剪枝和蒸馏

函数量化模型网络压缩

👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯近年来，BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型，随着模型性能的提升，其参数规模不断增大，推理速度也急剧提升，导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上，甚至部分模型需要多块显卡才能正常运行。在移动智能终端品类越发多样的时代，为了让预训练语言模型可以顺利部署在算力和存储空间都受限的移动终端，对预训练语言模型的压缩是必不可少的。本文将介绍针对BERT（以Transformer Block 堆叠而成的深度模型）的压缩方法。 01 BERT模型分析

博文视点Broadview

2023/05/06

1.6K0

简单聊聊压缩网络

深度学习卷积神经网络

秋雨伴随着寒风冰冷的飘落，告知大家初冬已经离我们不远！虽然今夜不能欣赏圆月和家人团聚，但是我们的心永远在一起。在此，也衷心祝福大家中秋节快乐，祝愿大家心想事成，万事如意！ ---- ---- ---- 今天主要和大家分享的是比较火热的话题——压缩网络！自从深度学习（Deep Learning）开始流行，已经在很多领域有了很大的突破，尤其是AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工

计算机视觉研究院

2018/04/17

6620

文件存储 python

深度学习模型如何缩小到可以放到微处理器呢?作为炼丹师,模型变的越来越复杂,模型大小也不断增加.在工业场景下光训练数据就有几百T,训练就要多机多卡并行跑数天.到底如何把这些模型部署在小型嵌入式设备的呢?

炼丹笔记

2021/10/26

6630

深度学习模型压缩与加速综述

文件存储 https 网络安全

本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术：结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏，作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述。

小白学视觉

2022/02/10

1K0

深度压缩网络 | 较大程度减少了网络参数存储问题

存储神经网络嵌入式

神经网络是计算密集型和内存密集型，很难使它们用有限的硬件资源去部署在嵌入式系统中。为了解决这种限制，本文引入“深度压缩”，一共有三个阶段的流水线：剪枝、量化和霍夫编码，它们一起工作去减少神经网络的存储问题，并在没有影响精确度的情况下压缩了35倍到49倍。最后在ImageNet数据集上的实验结果，将AlexNet压缩了35倍（从240MB压缩到6.9MB）并没有精确度损失；将VGG-16压缩了49倍（从552MB压缩到11.3MB），也没有精确度损失。训练主要步骤：剪枝神经网络，只学习重要的连接；量化

计算机视觉研究院

2018/04/17

1.3K0

深度压缩网络 | 较大程度减少了网络参数存储问题

模型压缩和优化板块上线

深度学习文件存储

模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计，量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容，已有内容欢迎大家预览。

用户1508658

2019/08/26

6970

模型加速与压缩 | 剪枝乱炖

剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。由于实现方法在剪枝粒度上是有通用性的，本文主要从实现方法进行展开，康康近年来关于剪枝的有的没的，从个人角度对近几年经典的剪枝方法以及其拓展进行一下梳理。

马上科普尚尚

2020/06/05

2.2K0

经典不过时，回顾DeepCompression神经网络压缩

文件存储神经网络编程算法存储

导读：本文作者为我们详细讲述了 ICLR 2016 的最佳论文 Deep Compression 中介绍的神经网络压缩方法。

AI科技大本营

2019/09/03

1.3K0

经典不过时，回顾DeepCompression神经网络压缩

深度 | 深鉴科技CEO姚颂详解深度学习处理架构的演进历程

人工智能深度学习

AI 科技评论按：AI研习社系列公开课持续进行中，高水平的嘉宾、精彩的分享主题、宽广的学术视角和敏锐的行业理解，肯定会让每个观众/读者都有所收获。深度学习、体系结构、数据规模的共同发展促进了人工智能行业的繁荣。在通用架构之外，深度学习处理架构已经经历了三代的发展，从计算优化、存储优化，到结合Deep Compression的稀疏化处理架构。在10月17日的AI研习社公开课中，我们请到了深鉴科技姚颂，为大家讲解深度学习处理架构的演进过程，以及几个核心问题是如何逐渐解决的。AI 科技评论把这次公开课的主要内容

AI科技评论

2018/03/14

1.6K0

深度 | 深鉴科技CEO姚颂详解深度学习处理架构的演进历程

清华、哈工大把大模型压缩到了1bit，放到手机里跑的愿望快要实现了！

bit 量化模型手机压缩

论文标题：OneBit: Towards Extremely Low-bit Large Language Models

计算机视觉研究院

2024/03/04

6740

清华、哈工大把大模型压缩到了1bit，放到手机里跑的愿望快要实现了！

【犀牛鸟论道】深度学习的异构加速技术（二）

深度学习人工智能

一、综述在“深度学习的异构加速技术1”一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种： A、流式处理与数据复用 B、片上存储及其优化 C、

腾讯高校合作

2018/03/21

1.5K0

【犀牛鸟论道】深度学习的异构加速技术（二）

EIE结构与算法映射

缓存文件存储编程算法

EIE（Efficient Inference Engine）的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件，Deep Compression的算法流程如下所示：

月见樽

2019/07/23

1K0

【知识星球】剪枝量化初完结，蒸馏学习又上线

深度学习文件存储

欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，模型压缩是当前工业界的核心技术，我们这一个月一直在更新相关的内容，刚刚更新完了一批剪枝和量化相关的文章，最近又开始更新蒸馏学习相关的内容。

用户1508658

2019/09/27

1.2K0

【知识星球】剪枝量化初完结，蒸馏学习又上线

TensorFlow下构建高性能神经网络模型的最佳实践

tensorflow 神经网络编程算法嵌入式深度学习

作者 | 李嘉璇责编 | 何永灿随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法，但在应用到实际项目中却面临两个问题：计算量巨大及模型体积过大，不利于移动端和嵌入式的场景；模型内存占用过大，导致功耗和电量消耗过高。因此，如何对神经网络模型进行优化，在尽可能不损失精度的情况下，减小模型的体积，并且计算量也降低，就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。加速神经网络模型计算的方向在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习，有两种方式：一是将模型运行在云端服务器上，向服务器发送请求，接收服务器

用户1737318

2018/07/20

1.2K0

深度学习模型压缩与加速综述

神经网络文件存储深度学习

http://www.tensorinfinity.com/paper_167.html

SIGAI学习与实践平台

2019/06/13

1.4K0

卷积神经网络神经网络 kernel

深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。

机器学习AI算法工程

2021/09/02

1.2K0

深度学习模型压缩方法的特点总结和对比

物联网 https 网络安全神经网络深度学习

不管你是计算机视觉新手还是专家，你可能听说过 AlexNet 于2012年赢得了ImageNet挑战赛。这是计算机视觉发展史上的转折点，因为它表明，深度学习模型能够以前所未有的精度完成非常困难的任务。

deephub

2020/07/21

7410

深度学习模型压缩方法的特点总结和对比

深度学习500问——Chapter17：模型压缩及移动端部署（1）

深度学习部署模型压缩移动端

模型压缩是指利用数据集对已经训练好的深度模型进行精简，进而得到一个轻量且准确率相当的网络，压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署再受限的硬件环境中。

JOYCE_Leo16

2024/10/01

1930

深度学习500问——Chapter17：模型压缩及移动端部署（1）

相关推荐

浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享

更多 >