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RNA-FM

高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型

RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型,在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码,支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程,以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具,有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。

Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统
CorrformerGithub天气预报开源项目时空建模机器学习深度学习
Corrformer是一种新型天气预报模型,通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度,并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上,Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型,近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。
fable - R语言时间序列预测包 支持多种模型与可视化
ARIMA模型GithubR包fable开源项目指数平滑时间序列预测
fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。
FLAML - 高效的Python库,用于自动化机器学习和模型调优
AutoMLFLAMLGithubPython开源项目机器学习模型优化
FLAML是一款轻量级且高效的Python库,旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能,它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优,能处理大规模搜索空间和复杂约束,广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本,并提供详细文档和多种扩展选项,满足用户的不同需求。
rnnoise - 开源深度学习实时语音降噪库
GithubRNNoise噪音抑制开源项目机器学习神经网络语音增强
RNNoise是一个开源的基于循环神经网络的噪声抑制库,专注于实时全频带语音增强。它采用混合DSP和深度学习方法,支持48kHz采样率的16位PCM文件处理。该项目提供简单的命令行工具,同时允许用户使用自定义数据集进行模型训练。RNNoise还支持可加载模型,提高了系统的灵活性和适应性。
fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索
ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目
fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架,集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具,支持在Intel硬件上进行优化,并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能,以及与Haystack v2+的兼容性。
esm2_t12_35M_UR50D - ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型
ESM-2GithubHuggingface人工智能开源项目掩码语言建模模型生物技术蛋白质模型
esm2_t12_35M_UR50D是ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型,采用12层结构,包含3500万个参数。该模型基于掩码语言建模训练,适用于多种蛋白质序列相关任务的微调。作为ESM-2系列中的小型模型,它在保持性能的同时大幅降低了资源需求,为蛋白质研究提供了高效工具。此模型特别适合资源受限环境,在各类蛋白质序列分析中展现出良好的应用价值。
hf-seamless-m4t-medium - 多语言翻译与语音识别的统一模型
GithubHugging FaceHuggingfaceSeamlessM4T多语言翻译开源项目文本到语音模型语音识别
SeamlessM4T是一款多语言模型,支持101种语言的语音输入、196种语言的文本处理和35种语言的语音输出。它能进行语音到语音、语音到文本、文本到语音及文本到文本的翻译。最新的SeamlessM4T v2在翻译质量和生成速度上均有改善,为需要高效语音处理和文本翻译的场景提供了解决方案。
esm2_t30_150M_UR50D - ESM-2系列中的中型蛋白质序列分析模型
ESM-2GithubHuggingface开源项目模型生物信息学神经网络蛋白质模型语言建模
esm2_t30_150M_UR50D是ESM-2系列中的中型模型,具有30层结构和1.5亿参数。这个基于掩码语言建模的蛋白质模型适用于多种蛋白质序列输入任务的微调。模型在性能和资源消耗间达到平衡,为蛋白质序列分析提供了实用的工具。
biomed_roberta_base - RoBERTa衍生模型在生物医学NLP任务中展现优异性能
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型生物医学自然语言处理语言模型预训练
BioMed-RoBERTa-base是一个针对生物医学领域优化的语言模型,基于RoBERTa-base架构,通过对268万篇科学论文全文的持续预训练而成。该模型在文本分类、关系提取和命名实体识别等多项生物医学NLP任务中表现出色,比基础RoBERTa模型有显著提升。这为生物医学领域的自然语言处理研究提供了一个强大的预训练工具。
bayesian-flow-networks - 将贝叶斯方法与流网络相结合的生成模型新框架
Bayesian Flow NetworksGithub开源项目机器学习概率模型深度学习生成模型
Bayesian Flow Networks是一个结合贝叶斯方法和流网络的生成模型框架。项目提供完整代码实现,包含连续和离散数据的贝叶斯流定义,以及连续时间和离散时间的损失函数。支持MNIST、CIFAR-10和text8等数据集的训练、测试和采样。此框架在图像和文本生成任务中表现出色,为生成模型研究开辟新方向。
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