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高通量特征工程與智能表征

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項目介紹

高通量特征工程與智能表征是針對光譜、顯微圖像、序列等多模態(tài)科研數(shù)據(jù)，采用自動化流程與領域知識指導相結合的方法，提取具有物理、化學或生物學意義的定量特征。包括但不限于形態(tài)學描述符、紋理特征、譜圖解卷積、序列保守性指標等，為下游建模構建高質量特征集。

樣品要求

1. 核心目標：確認是要解決分類（如相識別）、回歸（如性能預測）、聚類（如發(fā)現(xiàn)新規(guī)律）還是其他問題。

2. 數(shù)據(jù)現(xiàn)狀：評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)的數(shù)量、質量和格式。數(shù)據(jù)是項目的基石。

3. 可行性評估：基于目標和數(shù)據(jù)，初步判斷是采用傳統(tǒng)機器學習算法還是需要深度學習模型，并預估計算資源需求。

4. 結果預期：明確模型評價指標（如準確率、均方誤差）和最終交付形式（模型文件、分析報告、集成軟件）。

項目案例

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