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evo

实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具

Evo是一个开源的生物基础模型,专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构,Evo实现了单核苷酸级别的序列建模,具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数,在OpenGenome数据集上训练,包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型,适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo,为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。

Evolve - 多数据库支持的自动化迁移工具 简化版本控制
EvolveGithubSQL脚本开源项目持续集成数据库迁移
Evolve是一个跨平台数据库迁移工具,支持多种主流数据库。它使用纯SQL脚本实现数据库变更自动化和同步,适用于持续集成/交付环境。Evolve强调简单易用,每次运行时自动更新数据库至最新状态。提供.NET库、工具和独立CLI,方便开发者选择合适的使用方式。该工具有助于简化数据库版本控制和变更管理流程。
evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能
EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化
evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。
evosuite - 智能生成Java单元测试套件的开源工具
EvoSuiteGithubJava单元测试开源项目自动化测试遗传算法
EvoSuite是一个开源的自动化测试工具,专为Java类生成JUnit测试套件。该工具利用基于遗传算法的进化方法来提高代码覆盖率。EvoSuite生成的单元测试经过优化,具有良好的可读性,并包含捕获被测类当前行为的回归断言。开发者可以通过命令行、Docker、Eclipse插件、Maven插件或IntelliJ插件等多种方式使用EvoSuite,适应不同的开发环境需求。
DnaFeaturesViewer - 功能强大的DNA序列特征可视化Python库
DNA Features ViewerGithubPython库可视化工具基因组开源项目生物信息学
DnaFeaturesViewer是一款功能强大的DNA序列特征可视化Python库。它能自动生成清晰简洁的图表,即使是复杂的重叠特征和长标签序列也能完美展示。该库兼容Matplotlib和Biopython,支持多种图像输出格式。DnaFeaturesViewer可从GenBank或GFF文件读取特征,绘制核苷酸序列和氨基酸翻译,并支持多行多页绘图。它为DNA序列分析和生物学研究提供了直观高效的可视化工具。
nucleotide-transformer - Transformer驱动的基因组语言及单核苷酸序列分割模型
DNA序列解析GithubNucleotide TransformersSegmentNTgenomics开源项目预训练模型
nucleotide-transformer项目提供了九种预训练基因组语言模型和两种SegmentNT分割模型。基于Transformer的基因组模型综合了3,200个人类基因组和850个不同物种的基因组数据,能够高精度预测分子表型。Agro NT模型专用于农作物基因组,在基因调控和表达预测上表现优异。这些模型可以实现对DNA序列基因组元素的单核苷酸分辨率分割。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
esm1b_t33_650M_UR50S - 以高级特征提取和预测提高蛋白质序列无监督学习的有效性
ESM-1bGithubHuggingface功能预测开源项目无监督学习模型结构预测蛋白质序列
ESM-1b是一个Transformer架构的蛋白质语言模型,通过对未标记的蛋白质序列进行自监督预训练,具备了结构与功能预测的无监督能力。该模型在远程同源检测和二级结构预测等任务上表现优良,可用于特征提取和模型微调。虽然ESM-2性能优越,但ESM-1b仍是研究蛋白质特征的重要工具。
enformer-official-rough - 基于Transformer的神经网络架构实现精准基因表达预测
EnformerGithubHuggingfaceTransformer架构基因表达预测开源项目模型深度学习长程相互作用
Enformer是一个基于Transformer的神经网络架构,能从DNA序列中精确预测基因表达。该模型由Avsec等人在Nature期刊发表,并在DeepMind的GitHub仓库首次公开。本项目将官方权重移植至PyTorch,为基因组学研究提供了有力工具。研究人员可参考enformer-pytorch的使用说明,进行基因表达预测和分析。该模型在整合长程相互作用方面表现出色,大幅提高了基因表达预测的准确性。
evov.ai - 智能短视频趋势分析与营销自动化平台
AI工具内容策略短视频趋势社交媒体分析竞争对手分析自动化报告
evov.ai是一个智能营销自动化平台,专注短视频趋势分析和内容策略制定。平台提供实时社交数据分析、竞争对手深度分析、创意内容灵感和自动化报告等功能。通过先进技术,evov.ai助力品牌发现短视频趋势,制定个性化内容策略,提升社交媒体影响力。该平台适用于各类规模企业,尤其能为缺乏内部营销资源的小型企业提供有价值的洞察和策略,推动业务增长。
SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用
AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习
该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径,用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例,有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。
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