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天池 | 疫情数据可视化公益行动

01 — 活动概括 疫情当前,共克时艰,在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻,中国计算机学会CAD&CG专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云DataV联合发起的以“万众’疫’心 天池众智...”为主题的疫情数据可视化公益行动,希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景,挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系,开发并创作的各种正能量的作品...参与作品可采用数据可视化的形式,分为科普宣传类和应用场景类。...报名与组队 报名时间:2020年2月10日12:00-2020年3月20日12:00,UTC+8 参与者通过天池平台进行报名,确保报名信息准确有效,否则会被取消参与资格及激励;(实名认证入口:天池网站-...要求参与团队基于疫情相关数据,分析挖掘出对社会公众或者抗疫一线指战员有参考意义的数据模型,以可视化的方式进行展现。 参与作品以可视化的方式进行展现,分为科普宣传类和应用场景类。

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数据竞赛】天池蛋白质结构预测大赛总结

比赛数据 对应的蛋白质氨基酸序列与二级结构序列共20000组,氨基酸序列和二级结构序列分别按行对应存放于data_seq_train和data_sec_train文件中构成训练数据,蛋白质序列长度不尽相同...氨基酸的编码表示:蛋白质总共包括的氨基酸种类较少,在本数据中只有23种,只需要一个23维的onehot向量就可以表示,这也是简单的onehot编码+窗口CNN能如此有效的原因,也验证了前面的观点,即模型主要是记忆了大量由...下面部分的代码进行数据预处理,将原始数据转换为单个氨基酸的样本,并保留了序列顺序,以id标记属于统一序列的氨基酸。...提交时发现全数据训练的模型大概使用580轮为最佳,30分钟可以运行两个全数据训练模型,因此使用了两个全数据训练模型的融合。...我们使用95%的数据用于训练,5%的数据用于验证,网络训练时的参数如下: -learning_rate: 0.00005 -drop_out: 0.4 -batch_dim: 128 -nn_epochs

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