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DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员
恭喜！您已完成 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业证书计划的所有 4 门课程。作为此专业证书计划的一部分，您已了解：如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络，如何在训练网络识别真实世界图像时使用卷积来提高网络性能，如何教机器理解、分析和响应人类语音与自然语言处理系统，等等！这些以及其他 TensorFlow 概念将成为即将到来的 AI 驱动未来转型的前沿。
TENSORFLOW AMPERE® 人工智能优化器 (AIO)
首先将 AIO_NUM_THREADS 设置为请求的值。$ export AIO_NUM_THREADS=16 $ cd ~/aio-examples/ $ bash download_models.sh $ bash start_notebook.sh 如果您在云实例上运行 Jupyter Notebook Quickstart，请确保您的计算机已打开端口 8080，并在本地设备上运行：$ ssh -N -L 8080:localhost:8080 -Iyour_user@xxx.xxx.xxx.xxx 使用浏览器指向 Jupyter Notebook 启动器打印出的 URL。您将在 /classification 和 /object detection 文件夹下找到 Jupyter Notebook 示例 (examples.ipynb)。
用TensorFlow
摘要：许多行业，包括自动驾驶汽车，安全性和图像分析，使用对象检测，关键的计算机视觉问题。您可以使用TensorFlow，这是顶级深度学习框架之一，进行对象标识，此详细指南将带您完成过程的每个步骤。我们将引导您完成初始设置，然后再演示如何从Tensorflow模型动物园中选择预训练的模型，并帮助您自定义它们以执行特定对象标识任务。您将获得有关数据集准备，数据增强和关键模型培训程序的知识。本书还涵盖了模型评估的复杂性，这将帮助您使用平均平均精度（MAP）等指标评估对象检测模型的有效性。我们以实用的重点提供了典型问题和最佳解决方案的洞察力。最后，我们使用您学到的模型来查看有关新鲜图片或视频流的推理的过程。从设置到推理，将向您彻底解释整个对象检测过程，从而为您提供使用TensorFlow所需的信息和能力来满足对象检测需求。关键字：对象检测，张量，设置，推理，深度学习，综合指南
轴向脱钩的光刺激和两个光子读数（Adept）用于映射神经回路的功能连通性
摘要：宿主免疫系统的体内平衡受白细胞的调节，其中有8种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子（趋化因子）激活其受体9，以唤起稳态迁移或炎症条件下的免疫细胞的趋化性，即炎症组织或病原体。免疫系统的失调导致11种疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的12种长期影响。在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选13（SBV），由KERAS/Tensorflow神经网络（NN）辅助，以查找在三个趋化因子受体上作用的新型化合物支架14：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow 15 nn在这里不是用作典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器16，不仅可以丢弃非活性化合物，而且还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合亲和力。为改善化合物的基本结合亲和力，提出了新的19种化学修饰。将修饰的化合物与这三个趋化因子受体的已知20个雄鹿主义者进行了比较。已知的CXCR3是预测的21磅，因此在基于结构的方法中显示了在药物发现中使用Keras/Tensorflow的好处。此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。我们跨越了24个测试的趋化因子受体数据集，这些数据集从Chembl和策划的大麻素25受体中策划的数据集获取，网址为：http：//db-gpcr-chem.uw.edu.pl。在从Chembl检索的大麻素26受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性27预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中，CXCR3模型28在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。29
使用二氧化碳激光器的浅表性腹膜子宫内膜异位症蒸发：长期单中心体验
摘要：宿主免疫系统的稳态受到白细胞的调节，具有各种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子（趋化因子）激活其受体，以唤起稳态迁移或朝向炎症组织或病原体的炎症条件下免疫细胞的趋化性。免疫系统的失调导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。 在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。 keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。 在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。 为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。 将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。 已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。 此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。导致疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选（SBV），并由Keras/Tensorflow神经网络（NN）辅助使用，以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器，不仅可以丢弃非活性化合物，还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合效率。为了改善化合物的基本结合功能，提出了新的化学修饰。将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此，除了基于结构的方法外，还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。我们从Chembl和策划数据集检索到大麻素受体的跨测试趋化因子受体数据集。在从Chembl检索的大麻素受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中，CXCR3模型在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。
DeepLearning AI Tensorflow Developer.pdf - Aditya Jyoti Paul
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使用 Arduino 和超低功耗微控制器上的 TensorFlow Lite 进行机器学习
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使用TensorFlow
组委会首席赞助人：G。Viswanthan博士，总理顾客：Sankar Viswanathan先生，副总裁Sekar Viswanathan博士，G.V. Selvam，副总裁Sandhiya Pentareddy博士，执行董事MS。祈祷S. Viswanathan助理副副副总统：V。S. Bhaascaran副校长Partha Sharathiti Mallick博士Mallick Pro-Vice Chancellor博士T. Jayabarathhi博士，登记官召集人：组委会首席赞助人：G。Viswanthan博士，总理顾客：Sankar Viswanathan先生，副总裁Sekar Viswanathan博士，G.V.Selvam，副总裁Sandhiya Pentareddy博士，执行董事MS。祈祷S. Viswanathan助理副副副总统：V。S. Bhaascaran副校长Partha Sharathiti Mallick博士Mallick Pro-Vice Chancellor博士T. Jayabarathhi博士，登记官召集人：
keras/tensorflow用于免疫障碍的药物设计
抽象2型糖尿病（T2D）是葡萄糖代谢的进行性代谢疾病。治疗T2D的治疗方法之一是通过抑制消化酶A-葡萄糖苷酶和-Amylase来减少餐后高血糖。在这种情况下，旨在识别具有抗T2D潜力的天然产品，我们专注于属于Asteraceae家族的物种Ptilostemon casabonae（L.）Greuter。酶促抑制作用，抗氧化活性，酚类组成和细胞测定。这项研究表明，Casabonae水醇提取物具有对葡萄糖酶的有效抑制活性。该活性受抗氧化作用的支持，可防止在应力的细胞系统中进行染色。HPLC-PDA-MS/MS分析显示复杂的多酚部分。在测试的纯化合物中，1,5-二甲基二酸酯，阿apigenin和rutin表现出良好的 - 葡萄糖sidase抑制活性。我们的研究提出了Casabonae的新潜力，鼓励我们进一步测试该提取物的可能治疗潜力。
keras/tensorflow用于免疫障碍的药物设计
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2023年9月24日。 https://doi.org/10.1101/2023.09.22.559001 doi：Biorxiv Preprint