原创 人工智能領域SCI會議、期刊簡介

1、NeurIPS NeurIPS 比許多其它的機器學習會議更加理論化——從事基礎研究是很重要的。我經常聽到年輕的研究人員擔心:只有加入大型研究實驗室,才能獲得計算資源。但 NeurIPS 證明了:你可以在無需擔心數據和計算問題的

原创 Cuda安裝

1、CUDA官方下載 CUDA Toolkit Archive: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2、查看CUDA各個版本對顯卡的要求 CUDA Toolkit

原创 Pyhont安裝包whl、源文件彙總

前言:        前兩天原想在筆記本上安裝GPU版的pytorch來使用torch_geometric,刪了原來的torch,再安裝就出現各種問題。找不到torch_scatter、不能調用安裝後又torch_scatter的函數、C

原创 生物信息學:投稿, 審稿和拒稿的一些問答

1、生物信息學:投稿, 審稿和拒稿的一些問答 http://blog.sciencenet.cn/blog-2451626-1018374.html 2、生物信息學相關網站 https://blog.csdn.net/flyfrommat

原创 如何下載MiRNA

1、找MiRNA的Target之基礎攻略! http://blog.sina.com.cn/s/blog_173a066fa0102x5z4.html 2、PMRD: plant microRNA database (as Arabido

原创 【R芯片處理】入門GEO表達芯片數據分析該讀一讀的一些文章

1、【r<-芯片處理】入門GEO表達芯片數據分析該讀一讀的一些文章 https://www.jianshu.com/p/e4daa6b4f93e 2、回顧基因表達芯片分析(數據處理) http://www.bioinfo-scrounge

原创 審稿意見彙總

1、那些年,我收到的那些讓人記憶深刻的SCI審稿意見 http://www.sohu.com/a/156804344_367246  

原创 Deep Learning Techniques for Medical Image Segmentation: Achievements and Challenges

前言: 該篇文章較爲全面但稍偏簡單的介紹醫學圖像分割的常見數據集、各種神經網絡,以及常見的訓練技巧等問題。 一、重點摘錄 2.5D approaches are inspired by the fact that 2.5D ha

原创 Liver Segmentation in CT based on ResUNet with 3D Probabilistic and Geometric Post Process

一、摘要 本文提出了使用具有3D概率和幾何後期處理功能的ResUNet的新型肝分割框架。 我們的語義分割模型ResUNet在U-Net的上採樣和下采樣部分添加了殘差單元和批處理規範化層,以構建更深的網絡。 爲了快速收斂,我們提出了

原创 H-DenseUNet: Hybrid Densely Connected UNet for Liver and Tumor Segmentation From CT Volumes

一、摘要 二、重點摘錄 三、遇到的問題

原创 3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT Volumes

下面博主詳細翻譯了該篇論文,可以當做詳盡的參考,並認真學習。 【參考】論文筆記:3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT 數據集:

原创 如何處理批次效應(batch effect)

1、如何處理批次效應(batch effect) https://www.plob.org/article/14410.html 2、基於多數據集分析ANLN在宮頸癌所起到的功能 https://www.omicsclass.com/ar

原创 腫瘤免疫浸潤資源彙總

1、GEO數據庫免疫細胞浸潤(CIBERSORT/小提琴圖)  https://v.qq.com/x/page/q0839wwfwaf.html 2、GEO數據庫免疫浸潤挖掘方向(應用在非腫瘤方向) http://www.dxy.cn/b

原创 GEO數據挖掘

1、GEO數據挖掘-使用GEOquery包 https://www.jianshu.com/p/0d32fd410bcf

原创 如何計算基因表達中的Fold Change值?

1、差異表達基因分析:差異倍數(fold change), 差異的顯著性(P-value) | 火山圖 https://www.cnblogs.com/leezx/p/7132099.html 2、Fold Change和t分佈(重點,有