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非编码RNA参与生物学过程和疾病使其特征至关重要，从而需要对可以对大型非编码RNA进行分类的计算方法。近年来，深度学习在各个领域的成功导致其应用于非编码RNA分类。已经开发了多个新颖的架构，但是这些范围并未被当前的文献评论所涵盖。我们对最先进的不同方法和数据集进行了详尽的比较。此外，文献缺乏客观的基准。我们执行实验，以公平地评估流行数据集上非编码RNA分类的各种工具的性能。我们还测量计算时间和CO 2排放。关于这些结果，我们评估了不同建筑选择的相关性，并提供了未来方法的建议。数据集和可再现代码可在https://evryrna.ibisc.univ-evry.fr/evryrna/ncbench上找到。
使用智能手机驱动的增强生物多样性监测，...
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