基于两种数据集的全球SST变化趋势的对比研究
该数据集使用Metop-A AVHRR(高分辨率可见光和红外线传感器)和ACSPO(适应性协同传感器观测)算法处理,提供了0.02度的L3U级别数据。 该数据集包含了海洋表面温度(SST)和云覆盖率等海洋表面相关变量。数据集的主要特点包括高空间和时间分辨率,全球覆盖和较高的数据质量。数据由陆地和海洋之间的交叉验证来验证和校准,以确...
一种常用的评估方法是交叉验证,将数据集划分为训练集和测试集,多次训练和测试模型,并对结果进行平均得分。评估指标常用的有准确率、精确率、召回率和F1值等。 5.模型优化:根据评估结果,可以对模型进行优化。常见的优化方法包括调整超参数、增大训练集数量、增加模型复杂度等。 二、SST的使用 使用SST可以迅速了解用户...
为了实现 ProSST 的无监督预训练,研究团队主要使用了以下数据集: * AlphaFoldDB 数据集:从超过 2.14 亿个蛋白质结构中选取了缩减 90% 的版本 (reduced version),共 1,880 万个结构,其中随机抽取 10 万个结构作为验证集,用于监测和调整训练阶段的困惑度。 * CATH43-S40 数据集:包含 31,885 个经过 40% 序列...
* ProteinGYM 基准数据集:用于评估 ProSST 在零样本突变效应预测方面的能力,包含 217 个实验分析,每个分析都包含蛋白质的序列和结构信息,特别关注 66 个聚焦于热稳定性的数据集,采用斯皮尔曼系数、Top-recall 和 NDCG 作为性能评估指标。 ProSST:具有结构感知能力的 PLM,包含两个关键模块 ...
1.UCI 数据集介绍 UCI数据集网址如下 http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 例如点开iris数据集,会出现以下信息 图片: 在下面的Data Set Information介绍了数据集的详细信息,下面的Attri...KITTI数据集介绍 目录1、KITTI数据集概述 2、kitti数据采集平台 3、Kitti数据集标注格式 参考文献: 1、KITTI数据集...
具体来说,该模型在包含 1,880 万蛋白质结构的大型数据集上进行预训练,将蛋白质结构转化为结构化 token 序列,并与氨基酸序列一同输入至 Transformer 模型中。通过采用解耦注意力 (disentangled attention) 机制,ProSST 能够将这两类信息有效融合,从而在热稳定性预测、金属离子结合预测、蛋白质定位预测、GO 注释预测等...
更新版本的JAXA/GCOM-C/L3/OCEAN/SST/V1也可用于此数据集,该数据集使用此算法进行处理。GCOM-C进行长期和持续的全球观测和数据收集,以阐明辐射收支和碳循环波动背后的机制,从而对未来温度上升做出准确预测。同时,与有气候数值模型的研究机构合作,有助于减少气候数值模型得出的温升预测误差,提高各种环境变化的预测精...
Yelp-5 is used todetect fine-grained affective labels with 650,000 training and 50,000 test texts in all classes. Yelp评论数据来自于2013年、2014年和2015年的Yelp数据集挑战。这个数据集有两个类别。其中的Yelp-2被用于消极和积极情绪分类任务,包括560,000篇训练文本和38,000篇测试文本。使用Yelp-5对...
战略目标集转化法(SST)能抓住主要矛盾,使目标的识别突出重点,其数据量和因素利用比较少,可以节约很多资源。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以