XiaoMi-AI文件搜索系统
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实验室工作台表面的微生物学评估
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Atlas AI | 人工智能驱动的药物发现工作台
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预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素
PSIPRED工作台是生物科学数据存储库和Web服务的全球生态系统的一部分。这些涵盖了主要数据存储库，例如NCBI，EBI和RCSB PDB（1-3），派生的数据资源，例如字符串，CATH，KEGG，INTERPRO和UNIPROT（4-8），以及诸如EBI WebServices，NCBI Webservices，NCBI Webservices等网络服务。可以通过Elixir Biotools网站（https：//bio.tools/）（9）来发现大量的工具和服务作为代码和网络服务。我们已经开发了Psipred Workbench已有近25年了。我们的网站服务提供了各种基于机器学习的工具，专注于表征蛋白质的结构和功能特征。近年来，我们在整合新的基于深度学习的工具和技术方面取得了重大进展。在2018年，我们替换了网络服务器中的每一条代码，并显着改进了这两个工具运行
AD Workbench NeurotoolKit应用程序（NTKAPP）SUITE
▪乍得·洛根（Chad Logan），阿里纳·鲍尔（Alina Bauer）是Roche Diagnostics GmbH的全职员工▪Stefan Bentink是“ Staburo Gmbh”的全职员工▪EeugenRosenfeld，AlexandruMaxim，AlexandruMaxim，Remus Tomsa是Nagarro的全职员工，加盖了Clim fuff clim fuff Clim fuff cllo▪ Suridjan是Roche Diagnostics International Ltd的全职员工▪MargheritaCarboni是Roche Diagnostics International International Ltd
通过Infosys数据操作Workbench实现自动操作的愿景
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为我们所有人的研究人员工作台提供社区教育资源的经验
1 德克萨斯儿童医院贝勒医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，2 贝勒医学院临床与转化医学研究所流行病学与人口科学科，美国德克萨斯州休斯顿 77030，3 贝勒医学院分子与人类遗传学系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，4 贝勒医学院人类基因组测序中心，美国德克萨斯州休斯顿 77030，5 贝勒医学院儿科-心理学系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，6 贝勒医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，7 佐治亚格威内特学院科学技术学院生物科学系，美国佐治亚州劳伦斯维尔 30043，8 Jan 和 Dan邓肯神经学研究所，贝勒医学院，休斯顿，TX 77030，美国 通讯作者：Steven E. Scherer，博士，贝勒医学院分子与人类遗传学系，One Baylor Plaza，休斯顿，TX 77030，美国（sscherer@bcm.edu）
使用 QIAGEN ® CLC Genomics Workbench 改进复杂基因组的结构注释
图 3. 已发布的 CDS 轨道（顶部）、从头创建的 QIAGEN CLC Genomics Workbench 注释（2 个 CDS）和包含三个 CDS 的合并轨道的可视化。底部轨道是 QIAGEN CLC Genomics Workbench 预测转录本的读取映射支持。
使用 QIAGEN ® CLC Genomics Workbench 组装和注释质体基因组
本应用说明介绍了使用 QIAGEN CLC Genomics Workbench 进行质体组装的三种不同工作流程。工具和工作流程的选择取决于目标物种中质体的结构以及测序数据的类型。组装具有长 IR 的质体需要足够长的读取以跨越重复。这种长读取通常保真度较低，组装需要完善。组装没有长 IR 的质体可以使用“较短”的高保真长读取来实现，并且不需要重叠群完善。我们强调的另一个步骤是在组装质体之前减少 NGS 数据集。我们描述了从全基因组测序数据中预选和不预选叶绿体读取的不同从头组装工作流程。
简化Genai开发
Generative AI (GenAI) development challenges......................................................... 3 The solution: NVIDIA AI Workbench on Dell Precision workstations ................ 4-7 Success story: Invoke and Invoke Enterprise ............................................................. 8 NVIDIA AI Workbench and NVIDIA AI Enterprise....................................................... 9 Next steps和资源............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 10
