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宝山这家企业新药完成临床I期试验首位受试者给药!

昨日,上海宝山高新技术产业园区企业药物牧场宣布,在健康志愿者中评估DF-003的I期临床试验的第一个受试者已经顺利完成给药。DF-003是药物牧场通过原创遗传学平台IDInVivo+和人工智能药物化学平台MedChem5开发的ALPK1抑制剂小分子在研药物,于今年7月在美国获批临床,是药物牧场第二个进入临床的全球首创(First-in-class)新药。

ALPK1是心脏和肾脏病理中调节炎症通路的关键靶点。ALPK1的高活(Gain-of-function)突变也会导致一种罕见的遗传疾病ROSAH综合征,导致失明。因此,DF-003被认为有望治疗全球数亿患有心脏病和慢性肾脏疾病的患者,并为ROSAH综合征提供精准靶向药物。

【AASLD2024速递】新型ALPK1激动剂DF-006的I期药效学数据公布

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人工智能的建筑检测越来越高效,土木学生该如何发展这方面能力

无人机+人工智能在建筑检测领域的应用越来越广泛,比如桥梁巡检、隧道检测、建筑立面病害识别等。要在这个方向发展,你可以从以下几个方面入手:


1. 学习核心技术

无人机相关知识

目标检测算法性能比较与评估

目标检测算法的性能比较与评估是计算机视觉领域的重要课题。随着深度学习技术的快速发展,目标检测算法在精度和速度上都有了显著提升。


在性能评估方面,常用的指标包括交并比(IoU)、精度(Precision)、召回率(Recall)、平均精度(AP)和平均精度均值(mAP)等。其中,IoU用于衡量预测边界框与真实边界框的重叠程度,是判断检测是否准确的关键指标。而AP和mAP则分别用于衡量某一类别和整个数据集上检测算法的精度性能。此外,F1-Score作为精度和召回率的调和平均数,也是评估分类问题的一个常用指标。

开源实时目标检测模型:RF-DETR,在 COCO 上达到 SOTA 水平

RF-DETR:SOTA 实时目标检测模型

Faster R-CNN快速指南

本文回顾了由微软研究人员开发的 Faster R-CNN 模型。Faster R-CNN 是一种用于物体检测的深度卷积网络,在用户看来,它是一个单一的、端到端的统一网络。该网络可以准确快速地预测不同物体的位置。为了真正理解 Faster R-CNN,我们还必须快速概述一下它所进化的网络,即 R-CNN 和 Fast R-CNN。

Hyper-YOLO:当视觉目标检测遇上超图计算

超图计算+目标检测!清华发布Hyper-YOLO用超图捕捉高阶视觉关联

编辑:LRST

Fast YOLO:用于实时嵌入式目标检测(附论文下载)

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