摘要：实现了从二维紫外光谱(2DUV)信号中准确地识别蛋白的二级结构motif.蛋白质的结构对于理解其生物学功能具有重要的意义.现有......≥▂≤
实现了从二维紫外光谱(2DUV)信号中准确地识别蛋白的二级结构motif.蛋白质的结构对于理解其生物学功能具有重要的意义.现有
近期,中国科学院上海光学精密机械研究所光芯片集成研发中心王俊研究员团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测
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jin qi , zhong guo ke xue yuan shang hai guang xue jing mi ji xie yan jiu suo guang xin pian ji cheng yan fa zhong xin wang jun yan jiu yuan tuan dui zai ji yu ji qi xue xi suan fa shi xian er wei cai liao ceng shu shi bie he wu xing jian ce . . .
一个小小的二维识别码就是作业人员的一张“身份证”,在安全检查中,检查人员只要用手机扫一扫二维码,即可立即获得该作业人员
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近日,中国科学院上海光学精密机械研究所研究员王俊团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展,相关
并应用于识别八种二维材料,准确率远高于90%,均值为96%.更重要的是,这种数据驱动的方法实现了两个有趣的功能.(1) 解决化学气
识别的二维材料与已知材料之间的比较验证了我们策略的可靠性.这项工作极大地丰富了2D材料的选择,以满足各种电池需求,并提
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然而基于显微镜图像对二维材料进行识别、检测以及性质分析的工作却鲜有人开展.另一方面,随着机器学习技术的不断发展,图像分
基于神经网络的二维材料识别性能研究图3.WS2/MoS2异质结构的拉曼光谱和神经网络表征图4.CVD-MoS2缺陷浓度的识别团队还展示
一、简介基于matlab GUI二维条形码的识别二、部分代码function varargout = untitled(varargin)% UNTITLED M-file for untitled.fig%
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