最新技术资源（建议收藏） https://www.grapecity.com.cn/resources/ 集算表 （Table Sheet）是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格...，通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式，在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自动更新、单元格更新等功能。...什么是集算表（Table Sheet）? 集算表是一个具有网络状行为和电子表格用户界面的快速数据绑定表的视图。...这样可以做到通过集算表对数据进行展示，同时通过工作表的功能，对展示的结果进行数据分析。 甚至可以直接引用集算表中的数据当做数据数据源，创建数据透视表。...集算表的性能： 集算表是基于Column进行数据存储，相较于基于Row的存储结构，在筛选和计算方面有很大的优势。
获取完整原文和代码，公众号回复：10031344868 论文地址： link: http://arxiv.org/pdf/2104.14682v1.pdf 代码： 公众号回复：10031344868 来源...空间和时间内定位周围物体，来进行运动规划和导航。...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
.在文章中作者描述了一种新的高灵敏度算法DriverPower，用于在全基因组和外显子组测序数据中识别区分癌症的驱动和乘客突变。...利用上述元件对模型性能进行评估时，作者的分析结果发现：将两种算法分别构建的模型应用于大型训练人群（如泛癌组）以及应用于测试元件集时，均显示出出色的性能（图1b-c）。 ?...图S2.特征重要性排名 2.功能校正 在以往大多数基于负荷的方法中，均会对突变进行加权处理。但并非所有突变都具有相同的功能结果。为了合并功能结果等信息，DriverPower实现了功能校正。...功能校正步骤可以增强具有较高预测功能影响的突变。在当前实施中，作者使用四个已发布的评分方案（CADD16，DANN17，EIGEN18和LINSIGHT19评分）来评估功能影响分数（图2a-b）。...这两个WES数据集的处理方式与PCAWG数据不同，并且包含PCAWG研究中未包括的样本。对于肝癌，DriverPower从TCGA-LIHC样本（N=364）中识别出14个编码driver。
通过对约11,000个全外显子组的分析，研究人员发现586个显著的蛋白质相互作用（PPI）富含PIONEER预测的界面体细胞突变（称为oncoPPIs），并显示这些oncoPPIs与患者生存率和药物响应具有显著关联...这一新构建的结构信息驱动相互作用组数据库随后与疾病相关突变和功能注释相结合，创建了一个用于全基因组功能基因组学研究的交互式动态网络服务器（https://pioneer.yulab.org），允许用户使用...研究人员在基准测试数据集上评估了PIONEER和ECLAIR的整体性能，发现带有ECLAIR特征的PIONEER模型明显优于ECLAIR，这证实了PIONEER独特的混合深度学习架构在特征信息捕获方面优于先前基于随机森林的模型...此外，向PIONEER模型添加新特征进一步提高了预测性能，表明新特征在蛋白质界面预测中的出色表现。这些改进清晰地展示了新的深度学习架构和特征对PIONEER的卓越PPI界面预测能力的重要贡献。...为突显PIONEER预测界面的功能，研究人员进一步分析了三种具有生殖系等位基因的PPI界面：LMNA和BAF的界面中的p.Lys542Gln突变与早衰症相关；PPIA–SYUA界面中的p.Ala53Glu
Cloudera 分发系统用于 Hadoop，是最流行、最可信的分发系统。由于 CDH 具有可扩展的存储和分布式计算、基于 Web 的用户界面和关键的企业功能，因此是最佳的企业级部署。...Datawrapper 是出色的大数据工具之一，它能从源数据中挖掘原始数据，并将这些信息转换为响应式、交互式和可嵌入式的形式。...NoSQL 提供了高性能和敏捷的大规模数据处理。它将原始数据或非结构化数据存储在多个处理节点和服务器上。 开发语言：C、C++、JavaScript。...主要特点 MongoDB 中的 聚合运算 处理分组的数据，以提供单个计算结果。 通过在大型数据集进行 临时查询，可以提高执行速度，从而提高性能。 复制 有助于数据库为防故障机制提供冗余。...响应式大数据软件，可简化在智能手机、台式机和平板电脑上的工作。 TerraStore ? TerraStore 是最好的开源大数据工具之一，它具有可扩展性、安全性和快速性。
在组织病理学中，AI模型的性能随着训练集的大小和多样性而增加。训练临床有用的AI模型通常需要与中央存储库共享患者相关数据。在实践中，这种数据共享面临法律和后勤障碍。...每个数据集都存储在物理上独立的计算服务器中。然后，作者在一项多中心研究中使用作者的分析流程直接从CRC组织病理学整张幻灯片图像(WSI)上预测遗传改变，在外部数据中测试所有模型(图1d)。...总之，这些数据表明，SL模型对用于预测BRAF突变状态的小型训练数据集具有有很强的适应性，对用于预测MSI状态的小型训练数据集具有部分适应性。...图3 SL模型是数据高效的 SL模型学习似是而非的模式 医学AI模型不仅应该具有高性能，还应该具有可解释性。作者通过可视化整个幻灯片预测热图来，在毫米级上评估模型预测(图2d)。...在这里，作者证明使用SL可以实现基于AI的实体瘤临床生物标志物预测，并产生高性能模型，用于基于病理学预测BRAF和MSI状态，这是CRC中两个重要的预后和生物标志物。
表现最好的结构型PSLM——ProteinMPNN在分类（AUPRC）、排序（Spearman相关系数ρ）和整体稳定性提升（net stabilization）方面表现出色，经常超越稳定性模型，在其自身训练数据集...无论是仅依赖单序列的模型还是依赖MSA的进化PSLMs，天生具有反对称性且无偏性，使它们在预测对称数据集如S_sym时具有优势。...首先，作者测试了在S_sym和S461数据集中，通过增加来自不同模型的分数加权贡献后的预测性能，每个模型的贡献都根据整个数据集的标准差进行归一化处理。...值得注意的是，大多数稳定性模型的训练数据要么包含这些数据集中的突变体，要么来自具有显著同源性的蛋白质突变体。然而，本节的重点在于零样本预测带来的增强效果，因此，预期这些性能改进具有广泛的通用性。...集成模型在剩余的数据集上测试，并额外构建了一个通过从K3822中移除K1566突变体得到的数据集，命名为K3822*。
在精准医学和蛋白质工程领域，准确预测突变的功能效应至关重要。例如，在靶向癌症治疗中，某些药物只有在突变导致酶活性增加时才能使用。然而，传统的致病性预测方法无法精确量化突变的功能效应，如酶活性的变化。...例如，一个突变可能增加或减少酶的活性，或者改变离子通道的亲和力。这些复杂的功能效应对于精准医学和蛋白质工程至关重要，但目前的方法在准确性和效率上仍有待提高。...性能提升 与现有的多模态方法（如PreMode）相比，ESM-Effect在多个深突变扫描（DMS）数据集上表现出色，不仅预测精度更高，而且训练速度提升了6.7倍。...实验结果 ESM-Effect在多个DMS数据集上的表现如下表所示，其Spearman相关系数和相对Bin-Mean Error（rBME）均优于或接近现有的最先进方法： 数据集 ESM-Effect...PreMode相当甚至更好的结果，尤其是在PTEN和SNCA数据集上，ESM-Effect的rBME显著低于PreMode，表明其在预测罕见但重要的功能效应方面具有更强的能力。
功能相关的关键词和残基级注释也被嵌入到网络中，丰富了蛋白质的功能表示。 ESM3训练数据涵盖27.8亿天然蛋白质序列、2.36亿蛋白质结构及5.39亿带功能注释的蛋白质，总计7710亿独特标记。...模型在三个规模下进行训练：14亿、70亿和980亿参数，较深的网络架构显著提升了模型的性能。在测试中，ESM3的代表学习性能优于现有模型，其生成的序列和结构在多样性和质量上均表现出色。...通过构造来自训练集分布之外的提示（如从人工设计的对称蛋白中提取的次级结构提示），ESM3生成了具有高置信度但与训练集蛋白序列和结构显著不同的蛋白质（序列相似性的蛋白质...基于较大数据集的分析估算，esmGFP的序列差异对应自然进化中的5亿年以上时间跨度。 esmGFP的设计展示了ESM3在生成生物功能性蛋白质方面的强大能力，尤其是在探索自然界未发现的序列空间方面。...B8与其最近邻的蛋白之间有96处突变，这意味着可能的蛋白数量极其庞大，但其中仅有极少数具有功能性，因为荧光性能在随机突变几次后便会大幅下降。
-关系数据库管理系统，具有强大的功能和高度可扩展性。...它通过优化查询执行计划和索引来提高查询性能PostgreSQL 采用 MVCC 技术，使得并发访问时不会出现阻塞和冲突，从而提供了更好的并发处理性能PostgreSQL 在处理复杂查询和具有复杂数据类型的操作时表现出色...2.2.5 适用场景比较MySQL 和 PostgreSQL 在功能和性能上的差异使得它们在不同的场景下具有不同的优势。...支持快速处理大规模数据并支持高并发查询；具有数据冗余和自动故障转移功能，保证数据的安全性和可靠性适用场景：大数据分析、日志分析、实时数据处理和数据仓库等场景大数据分析：适合处理大规模数据集，进行实时分析和报表生成日志分析...数据压缩：ClickHouse具有高效的数据压缩机制，可以显著减少存储空间和I/O开销。分布式处理：ClickHouse支持分布式部署，能够处理大规模数据集。
Eg: 一、问题： 数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。...内存数据库 四、下面重点分析Memcached和Redis两种方案： 4.1 Memcached介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载...Memcached是高性能的分布式内存缓存服务器,通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web等应用的速度、 提高可扩展性。...4.5 Redis 工作方式分析 Redis作为一个高性能的key-value数据库具有以下特征： 多样的数据模型 持久化 主从同步 Redis支持丰富的数据类型，最为常用的数据类型主要由五种...Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，各个节点地位一致，具有线性可伸缩的功能。
为解决此问题，CDP具有先进的安全性和控制功能，可以使数据民主化，而不会冒未能遵守法规遵从性和安全性政策的风险。 CDP上的CDW是一项新服务，使您能够为商业智能（BI）分析师团队创建自助数据仓库。...该体系结构非常适合当我们需要商业智能数据集市具有低延迟查询响应时（通常在探索性临时，自助服务和发现用例类型中发现）。在这种情况下，我们让客户报告了对复杂查询的亚秒级到五秒级的响应时间。...Impala具有对S3，ADLS，HDFS，Hive，HBase等的原生的读/写功能，是运行低于1000个节点的集群（有100万亿行或更多的表，或者50PBB大小或者更大的数据集）时使用的出色SQL引擎...Spark SQL Spark是一种通用的高性能数据引擎，旨在支持分布式数据处理，并且适用于各种用例。有许多用于数据科学和机器学习的Spark库，它们支持更高级别的编程模型以加快开发速度。...将其与MLlib结合使用，我们看到许多客户都喜欢Spark来进行数据仓库应用程序的机器学习。凭借高性能、低延迟和出色的第三方工具集成，Spark SQL为在编程和SQL之间切换提供了最佳环境。
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一、研究背景 蛋白质稳定性对抗体药物研究、药物耐药性、高性能酶研究至关重要。通常研究它的方法是测量其热力学性质，当基因突变时引起蛋白热稳定性变化对应着吉布斯自由能变化(ΔΔG)。...而贝叶斯方法结合进深度学习中潜在可以量化预测的不确定性，进而对该领域数据集质量有更深入的理解。...值得注意的是，最后测试的S669是该领域最新的数据集，它所用到的蛋白与训练集种的蛋白不具有同源性，所以关于它的评测对于模型训练水平、防止过拟合的程度最具有说服力。...用户可以将野生类型和突变类型的 PDB 文件上载到服务器。突变类型PDB文件可以由罗塞塔生成。接下来，用户需要填写突变信息。例如，L37S表示在氨基酸数37的位置，亮氨酸（L）变成丝氨酸（S）。...该方法在四个不同的数据集上进行了测试，并且在泛化性和对称性方面表现出良好的性能。同时，该方法使用了具有concrete dropout 的贝叶斯神经网络来推断合理的模型并估计了数据集和模型的不确定性。
Oracle数据库： Oracle数据库是一种功能强大、高性能和可扩展性好的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它具有广泛的应用领域，从中小型企业到大型企业和跨国公司都在使用它。...性能和可扩展性：Oracle数据库以其卓越的性能和可扩展性而闻名。例如，它可以通过索引和分区表来提高查询性能。同时，Oracle具备出色的并发处理能力，支持高并发查询和事务处理。...MySQL数据库： MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序和中小型企业。它具有简单易用、高性能和可靠性等特点。...举例说明：在大数据分析应用中，PostgreSQL数据库可以通过数据分区和并行查询，处理大规模数据集和复杂的分析查询。...总体来说，Oracle数据库在性能、可靠性和数据安全方面具有出色的表现，但在运维复杂性方面较高。MySQL数据库在易用性和可扩展性方面较为突出，适合中小型企业和简单应用场景。
一、问题： 数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。...： 4.1 Memcached介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。...Memcached是高性能的分布式内存缓存服务器,通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web等应用的速度、 提高可扩展性。...4.5 Redis 工作方式分析 Redis作为一个高性能的key-value数据库具有以下特征： 多样的数据模型 持久化 主从同步 Redis支持丰富的数据类型，最为常用的数据类型主要由五种：String...Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，各个节点地位一致，具有线性可伸缩的功能。
在鉴定的数百万个体细胞结合序列中，许多具有已知的严重生物学影响，例如 TERT 启动子区域的体细胞突变，导致 E26 转化特异性因子 (ETS1) 获得结合序列。...作者使用癌细胞中的实验数据进一步验证了这种 TERT 突变的功能。...它为研究人员提供了一个一站式的平台，通过一个互动的网络界面使用部署后端的高性能计算资源创建深度学习模型，并利用上传的数据训练这些模型。...作者最先进的模型已经被其他研究人员作为基准，并在定量表型预测中表现出有竞争力的性能。此外，该服务器集成了大豆嵌套关联图谱（SoyNAM）数据集，包括谷物产量、高度、水分、油脂和蛋白质等五种表型。...一个公开的种子蛋白质和含油量的数据集也被整合到服务器中。
具体地说，是去除了与下游基准突变数据集中相同和相似的复合物，并获得了13590个具有已解决结构的未标记复合物作为训练数据集。该数据集中的复合物被随机分为训练集和开发集。...表1 单点突变数据集上的性能比较 表2 多点突变数据集上的性能比较 除了之前使用的交叉验证测试之外，作者在这里评估了在S645（单点突变数据集）和M1707（多点突变数据集）上使用留一结构法交叉验证（...考虑到MutaBind2中使用的七个特征是手动设计的，因此这些功能可能无法全面表征突变的影响。...以折叠交叉验证实验为例，给出了10%的训练数据作为开发数据，并选择在开发数据上产生最高性能的GBT超参数。基于选择的超参数在训练数据上训练GBT，并在验证数据上测试GBT。...并有可能在广泛的临床应用中发挥作用任务，如设计具有更好结合活性的抗体，识别功能破坏突变，了解蛋白质生物合成的潜在机制等。
为了避免有偏差的性能评估，构建了“完整数据集”的一个完全平衡的子集，在这个子集中，对于每个阳性突变，都选择一个假定为良性的突变，该突变尽可能靠近基因组中的阳性突变。...02 基于独立测试数据集的不同预测方法的评估 在本工作中，使用独立测试数据集来对10个工具进行性能比较。...在本研究中构建的独立测试数据集，使用HGMD和VariSNP数据库的早期版本中删除同义突变，如此最小化本工作的独立测试数据集和比较工具的训练数据集之间的重叠。...04 预测方法的附加分析 发现基于full和close-by数据集的大多数工具的预测是功能中性的变异。...为了验证工具的偏倚预测不是不平衡的full数据集的原因，通过生成另外五个具有相同致病中性突变比率的“close-by”数据集来扩展工具评估。
-关系数据库管理系统，具有强大的功能和高度可扩展性。...它通过优化查询执行计划和索引来提高查询性能PostgreSQL 采用 MVCC 技术，使得并发访问时不会出现阻塞和冲突，从而提供了更好的并发处理性能PostgreSQL 在处理复杂查询和具有复杂数据类型的操作时表现出色...3.2.5 适用场景比较MySQL 和 PostgreSQL 在功能和性能上的差异使得它们在不同的场景下具有不同的优势。...支持快速处理大规模数据并支持高并发查询；具有数据冗余和自动故障转移功能，保证数据的安全性和可靠性适用场景：大数据分析、日志分析、实时数据处理和数据仓库等场景大数据分析：适合处理大规模数据集，进行实时分析和报表生成日志分析...数据压缩：ClickHouse具有高效的数据压缩机制，可以显著减少存储空间和I/O开销。分布式处理：ClickHouse支持分布式部署，能够处理大规模数据集。
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