机构名称：
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图5。1 -like（浅蓝色）或2个（洋红色）痕迹的1D直方图由混合溶液测量的不同模型排序。基于使用0.4 nm片段作为输入的分类结果显示为实线。作为参考，使用剪切迹线作为输入的分类结果在此重现为阴影区域。（a）应用于0.4 nm片段的CNN模型会产生3066 1类和5216 2类样痕迹（与3406 1类似于3406 1 -like和4876 2-在使用完整迹线时喜欢痕迹）。（b）应用于0.4 nm片段的PC 1 /1DH模型产生6053 1类和2229 2类样痕迹（与4397 1-类似于4397 1 -like和3901 2 -like tlace时，使用完整的痕迹时）。（c）应用于0.4 nm片段的KMeans/2DH模型产生392 1-类似于7890 2-像痕迹（与5260 1 -like和3022 2 -2 -like Traces相比，当使用完整的迹线时）。（d）应用于0.4 nm片段的逻辑回归模型产生的4730 1类和3553 2类样痕迹（与4569 1-类似于4569 1的痕迹和3713 2 -2 -like tlace tlace时使用完整痕迹时）。
使用深度学习来识别分子连接特征
主要关键词
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