SMS测评

智能化的成绩测试的手机软件

类型:学习办公

更新时间:2024-11-12

版本:V1.1.1

大小:48.56MB

内容介绍

《SMS测评》是一款可以为孩子们提供学习成绩报告以及智能化的成绩测试的手机软件,在这款软件中,大家可以看到许许多多的智能的测试孩子们的智力以及动手能力的题目和功能,这款软件十分的专业,来看看你的孩子是不是一个聪明的乖小子。

SMS测评介绍

SMS测评应用程序是一款非常实用的手机服务软件,能够有效地测试学生数学能力的发展。考试分为两部分,七项数学能力和五项学习。测试结束后,用户将在七项数学能力中报告自己孩子的能力。他们在哪里可以及时改进?感兴趣的用户可以来测试一下!

SMS测评特色

数学能力

空间想象能力、抽象概括能力、推理论证能力、运算求解能力、数据处理能力、应用意识、创新意识

学习能力

记忆力、理解力、注意力、执行力为为为为

语言表达能力

语言逻辑能力、沟通交流能力

亲社会行为

帮助行为、合作行为、分享行为、安慰行为

SMS测评功能

1、SMS测评这篇报告显示了孩子们在七项数学能力测验中的能力;

2、短信测试由七大数学能力和五大学习能力组成;

3、评价活动的反馈内容非常详细,具体的绩效信息可以清楚地知道;

4、家长仍有必要陪孩子进行考试活动,让孩子知道得失。

SMS测评新闻

理解 RNA 二级结构的相关研究具有重要意义。二级结构是指 RNA 序列各个位置有氢健互补配对的碱基。RNA 的三维结构往往是在先形成的二级结构的框架上折叠而成的,所以知道二级结构就能够用来表征 RNA 结构、推断功能机制、并设计新实验。

此次引发大规模疫情的新型冠状病毒即属于 RNA 病毒的一种。但以往关于 RNA 二级结构的计算预测模型存在着固有约束条件,此前处于主导地位的基于 DP 的算法将搜索空间限制为嵌套结构,如此一来,一些包含假结结构的 RNA 二级结构的具有重要生物学意义的有效信息可能会排除在外。

论文提出的端到端深度学习模型 E2Efold 可用于预测 RNA 二级结构,该模型能有效地考虑 RNA 二级结果计算预测问题中的固有约束条件。E2Efold 的核心思想是直接预测 RNA 碱基配对矩阵,并能使用一个展开式算法进行约束编程以作为深度架构强制执行约束的模板。

研究者在基准数据集进行了大量实验,E2Efold 取得了优越的表现:相比于之前的最佳算法,它能预测得到显著更优的结构(尤其是对于假结结构);同时在推理时间方面,E2Efold 能与之前最快的算法相媲美。

这项成果可应用于新冠病毒的 RNA 二级结构预测等研究中,大大缩短新冠病毒的 RNA 二级结构的预测时间,显著提升病毒研究、药物筛选、疫苗研制等工作的效率,为面向新冠肺炎的抗疫战提供助力。

研究概况

几十年来,一直都有研究者在探索如何基于 RNA 的一级结构,通过计算方法来预测 RNA 的二级结构。大多数已有方法都假设二级结构是能量最小化的结果,这个能量函数要么是通过基于物理学的热力学实验估计的,要么就是通过数据学习到的。

这些方法都存在一个问题,即所有可行的二级结构的搜索空间的规模会随序列长度 L 的增长而指数级增长。为了能够轻松地实现最小化,研究者通常假设碱基配对具有某种嵌套结构(图 2 左)且能量函数会成对地分解为因子。

这篇论文采用了另一个视角,其假设这种二级结构是一个前向函数的输出,然后可以用端到端的方式从数据中学习得到 θ。此外,还可以通过直接优化相关的损失来拟合这个前向模型。

这篇论文提出了一种端到端的深度学习解决方案。方案分为两个阶段。该架构的第一部分是一个基于 Transformer 的深度模型:深度评分网络(Deep Score Network),其可以表征可用于结构预测的序列信息。第二部分是一个多层网络:后处理网络(Post-Processing Network),该网络能逐渐强制执行约束条件并限制输出空间。这个网络是基于一种用于求解约束优化问题的展开式算法而设计的。然后再将这两个网络耦合到一起,以一种端到端的方式联合进行学习。由此,研究者将这个模型称为 E2Efold。

在设计后处理网络时,研究者使用了一种展开式算法作为归纳偏差,这使得 E2Efold 的输出空间是受限的(见图 3),从而能在数据有限时能更容易地学习得到优良的模型,还能减少过拟合的问题。然而,E2Efold 中编码的约束是足够灵活的,使得假结结构也能被包含在输出空间中。总结来说,E2Efold 能在用于学习的模型偏置以及可行 RNA 结构的表达能力之间实现很好的平衡。

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