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                                        - MoveNet-谷歌轻量级人体姿态估计算法
- MoveNet是基于heatmap的bottom-up人体姿态估计模型,含Backbone、Header和PostProcess三部分。Backbone采用Mobilenetv2+FPN;Header有四个,输出Center、KeypointHeatmap等特征图。损失函数用加权MSE和L1 Loss,权重1:1:1:1。提供训练、测试流程,可导出模型,Google有在线演示。
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- RNA碱基不成对概率预测竞赛基线模型基于飞桨2.0开发,可预测RNA序列各点位不成对概率,该概率在mRNA疫苗设计等领域有重要应用。提供5000条训练数据,基线用简单网络模型,训练脚本和测试脚本可分别训练模型和预测,开发者可从数据预处理等多方面优化模型。
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- 本文以Movielens数据集为例,基于PaddlePaddle2.0用协同过滤算法实现电影推荐。先介绍数据集,含用户、电影ID及评分等文件。接着处理数据,编码用户和电影,划分训练与验证集。然后构建模型,将用户和电影嵌入向量并计算匹配分数。经训练评估后,能为用户推荐预测高分电影。
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