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在技术验证上,研究人员通过黑龙江帽儿山实验林场、澳大利亚新南威尔士州等地的实验,对真实火场图像序列进行了火线追踪与解析,成功证明了新方法的检测和分割精度等较现有技术显著提升,并实现了火线的实时自动提取。
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然而,随着深度学习技术的发展,为从头设计蛋白质提供了可能,尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质,如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER(蛋白质—配体原子构象集合再现)的新型机器学习网络,该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构,来预测酶活性位点的精确原子排列。
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