大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程处理碱基的问题，于是小编就整理了1个相关介绍python编程处理碱基的解答，让我们一起看看吧。
AlphaFold2解决了蛋白质结构问题吗？DeepMind解决这项生物学五十年难题有何重大意义？
证实了万物皆可AI，条条大路通AI！
几乎所有学科都有定量即数据分析的需求，只要有大数据，就有人工智能、深度学习或强化学习的用武之地。并且一旦有了大量的有标注的数据，人工智能的渗入是碾压式的，堪称降维打击！
这就是大数据和人工智能的可怕之处，也是未来各行各业都要面临的挑战，同时也是各行各业新的机遇！
人工智能最擅长的两件事：分类和预测。
就拿人工智能最热门的领域计算机视觉来说，深度学习席卷这个领域，正是因为大规模数据集ImageNet的诞生。
（图片来源网络，侵删）
[1]ImageNet项目是一个大型视觉数据库，视觉目标识别软件研究。 该项目已手动注释了1400多万张图像，以指出图片中的对象，并在至少100万张图像中提供了边框。ImageNet包含2万多个典型类别，例如“气球”或“草莓”，每一类包含数百张图像。（***s://devopedia.org/imagenet）
AI在用大数据“训练”以后，预测的误差随即超过了人类的5.1%。
而这次AlphaFold2的任务，是预测蛋白质的3D结构。
（图片来源网络，侵删）
[2]研究人员使用蛋白质数据库中接近17万个不同的蛋白质结构，以及包含未知结构的蛋白序列数据库对AlphaFold进行训练。通过不断地迭代，AlphaFold系统学习到了基于氨基酸序列，精确预测蛋白结构的能力。
到此，以上就是小编对于python编程处理碱基的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程处理碱基的1点解答对大家有用。
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