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基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
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探礦   采礦   選礦

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第二屆關鍵金屬選冶與高純制程技術交流會
第六屆中國浮選大會
第二屆全國礦山化學品科技創新與應用交流會
第二屆中國微細粒礦物選礦技術大會

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?杭州微伽量子科技有限公司邀您參加“富礦精開科技創新研討會”！2024-08-05
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火法冶金       濕法冶金       電冶金       真空冶金
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第二屆(2025)有色金屬綠色冶金雁棲論壇(EMYQ)
第六屆全國火法冶金工藝技術與裝備交流會
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2025中國礦物加工大會（CMPC）
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2025全國碳納米材料制備與應用技術交流會
第四屆全國難熔金屬及硬質合金技術研討會
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2025全國煤化工科技創新與產業綠色發展論壇
第二屆有色金屬工業環境保護與減污降碳技術大會
2025工業廢水處理與資源化利用交流會
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物理檢測       化學分析       力學檢測       無損檢測       失效分析       環境檢測
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第七屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流會
2025材料電子顯微表征技術湘江研討會
2024有色金屬分析檢測技術交流會
第一屆礦產品采樣與制樣技術研討會
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?創想儀器 | 邀您參加 “第六屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流研討會”2023-06-16
?南平建陽精控智能科技有限公司 | 邀您參加 “第六屆有色金屬分析檢測與標準化技術交流研討會”2023-06-16
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最新會議

2025鉛鋅產業市場研討會
2025綠色低碳鋼鐵行業關鍵技術交流會
2025第三屆全國金屬增材制造及注射成形技術與應用交流會
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2025有色金屬智能工廠大會

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現場混裝炸藥在露天中小型礦山的研究與應用
吸附劑的結構設計與性能調控
有機助磨劑強化低品位菱鎂礦分選行為及機理研究
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最新報告

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二次鋁灰機械活化堿浸除氮氟及制備冰晶石研究
濕法冶金和新能源行業氨氮廢水資源化技術及應用
推動行業革命的新型碳纖維復合材料泵
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最新報告

堿金屬離子二次電池電極材料的結構設計及界面優化
鋁基復合材料晶內納米增強相的原位構筑及性能研究
仿向日葵多級微錐定向液滴調控及防冰應用
高熵能源材料
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最新報告

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生物炭阻控稀土礦區重金屬污染效應及機制研究
基于催化界面工程的新污染物高效捕集與轉化技術
廢酸資源化處置利用概述
選擇性浸出—回收磷酸鐵鋰電池更有前景的方法

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選擇性溶解分離法在原子光譜分析中的應用
熱分析和熱物性檢測技術在鋰電池行業的應用
鋰電材料金屬及磁性異物分析與過程控制
碳酸鋰質檢及倉單生成流程
譜育科技在有色行業元素分析檢測中的系列產品及應用

熱門報告

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2025年電解鋁行業形勢分析
陰極糊和電解槽壽命的關系淺述，及綠色糊的展望
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氧化鋁綠色生產蒸發工段節能新技術實踐與探索

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?二氧化碳捕集劑開發及應用研究下載：112

?化學吸收碳捕集和利用技術下載：109
?高熵合金在極端條件和環境下的應用開發下載：104
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基于深度學習的靶標預測系統及其方法

792 編輯：管理員來源：中冶有色網

2023-03-19 07:24:12

本發明是一種基于深度學習的靶標預測系統，其特征在于，該系統包括通過深度學習框架tensorflow進行算法的建模、通過使用RDkit、Numpy、Pandas進行數據處理的靶標預測模塊，所述靶標預測模塊包括靶標訓練階段和靶標預測階段，所述靶標訓練階段通過對已知分子及其對應的靶標之間的關系的訓練生成訓練模型，靶標預測階段通過將新的分子信息輸入到訓練模型中進行新的分子靶標概率的預測，通過對預測出的靶標概率的分析對比確定分子的靶標，其中，該系統通過原子之間的化學鍵作用進行拓撲相鄰的卷積操作。通過將靶標預測模塊采用深度學習框架tensorflow進行算法的建模、使用RDkit、Numpy、Pandas進行數據處理的方式使分子與靶標之間的關系的探索更高效準確，增加了分子靶標預測的準確率。

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聲明：

“基于深度學習的靶標預測系統及其方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發明人(作者)

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報告下載

1 礦產品能力驗證計劃中樣品的選取

下載:140

2 取、制樣安全淺析

下載:131

3 取、制樣現狀及未來規劃/需求

下載:108

4 自動化樣品制備助力準確高效的礦

下載:99

5 樣品變質引起采制樣和結算問題

下載:96

6 淺談質量檢驗管理風險防控的重點

下載:95

7 礦產品人工取樣方案的制定及案例

下載:93

8 用于X熒光分析的樣品前處理及其

下載:92

9 不均勻樣品給第三方檢測機構和貿

下載:90

10 非常規礦產品取制樣方法的探討

下載:89

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