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高中生物学深度学习策略的思考与实践;目录;01;深度学习的基本概念;深度学习的发展历程;深度学习在生物学领域的应用;02;数据清洗与标准化;数据增强与降维;数据标注与集构建;03;卷积神经网络(CNN);循环神经网络(RNN);生成对抗网络(GAN);04;细胞图像分类;细胞核分割;细胞形态分析;05;蛋白质结构预测;基因表达分析;生物信息学数据挖掘;06;模型优化策略;模型评估指标;模型调参技巧;07;实验预测与优化;实验结果分析;实验数据可视化;08;虚拟实验平台;个性化学习推荐;生物知识图谱构建;THANKS
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