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| 인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표ppt / 1. 탐구 목적 2. AI 합성곱 신경망 3. 효소 예측 기술 ‘DeepEC’ 4. 의의 및 발전 가능성 / 1. 탐구 목적 인공지능 기반 효소 예측 기술인 DeepEC의 탐구 목적은 효소의 기능을 정확하게 예측하고 새로운 효소를 발견하는 것이다. 효소는 생명체 내에서 중요한 역할을 수행하며 생화학 반응을 촉매하는 기능을 갖고 있다. 이러한 … |
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| 인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC / Ⅰ. 서론 Ⅱ. 본론 1. 이론적 배경 2. DeepEC Ⅲ. 결론 Ⅳ. 참고문헌 0. 요약 DeepEC는 효소의 기능을 예측하기 위한 딥러닝 기반의 혁신적인 접근 방식으로, 생명과학 및 생물정보학 분야에서 중요한 역할을 한다. 효소는 생화학 반응을 촉매하는 단백질로, 그 기능적 특성을 이해하는 것이 생명체의 대사 과정 및 다양한 생리적 현상을… |
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| 1. 서론 `Going Deeper with Convolutions`는 심층 신경망, 특히 합성곱 신경망(CNN)의 발전과 깊이에 대한 연구를.. / 1. 서론 2. 본론 (1) 연관 논문 (2) 동기와 고수준 고려사항들 (3) 아키텍처 세부 사항 (4) GoogLeNet (5) 훈련 방법 (6) ILSVRC 2014 분류 대회 및 검출 대회 결과 3. 결론 4. 출처 및 참고문헌 / 1. 서론 `Going Deeper with Convolutions`는 심층… |
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| 1. 서론 `Going Deeper with Convolutions`는 심층 신경망, 특히 합성곱 신경망(CNN)의 발전과 깊이에 대한 연구를.. / 1. 서론 2. 본론 (1) 연관 논문 (2) 동기와 고수준 고려사항들 (3) 아키텍처 세부 사항 (4) GoogLeNet (5) 훈련 방법 (6) ILSVRC 2014 분류 대회 및 검출 대회 결과 3. 결론 4. 출처 및 참고문헌 / 1. 서론 `Going Deeper with Convolutions`는 심층… |
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| 1. 서론 `Going Deeper with Convolutions`는 심층 신경망, 특히 합성곱 신경망(CNN)의 발전과 깊이에 대한 연구를.. / 1. 서론 2. 본론 (1) 연관 논문 (2) 동기와 고수준 고려사항들 (3) 아키텍처 세부 사항 (4) GoogLeNet (5) 훈련 방법 (6) ILSVRC 2014 분류 대회 및 검출 대회 결과 3. 결론 4. 출처 및 참고문헌 / 1. 서론 `Going Deeper with Convolutions`는 심층… |
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| 심부정맥혈전증 (DVT) 사례연구, 케이스스터디, Deep vein thrombosis / 1. 서론 2. 문헌고찰 1) 원인 2) 병태생리 3) 증상과 징후 4) 진단적 검사 5) 치료 6) 간호중재 7) 합병증 3. 간호사정 (1) 개인력 (2) 건강력 (3) 간호력 (4) 신체사정 (5) 진단을 위한 검사 (6) 치료 및 경과 4. 간호과정 적용 1) 간호진단 목록 2) 간호과정 5. 참고문헌 / 1. 서론 … |
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| 심경부감염(Deep Neck Infection)- 질병보고서, 문헌고찰 중환자실 / 1. 정의 2. 원인 3. 증상 4. 진단 및 검사 5. 치료 1) 항생제 치료 2) 외과적 배농 3) 보조적 치료 6. 합병증 1) 협공간(Buccal space)감염 2) 견치공간(Canine space)감염 3) 천공간감염(괴사성 근막염) / 1. 정의 심경부감염은 경부의 깊은 부위에서 발생하는 감염으로, 주로 다음과 같은 구조물들이 … |
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| 딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안 / Ⅰ. 딥러닝 기술 요약 1. 인공지능, 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 관계 2. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 비교를 통한 딥러닝 기술 개념 정리 Ⅱ. 딥러닝 기술을 의료, 교육, 마케팅 등에 활용한 사례 또는 활용할 수 있는 방안 1. 딥러닝 기술을 의료에 활용한 사례 또는 활용 방안 2. 딥러닝 기술을 교육에 활용한… |
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| [연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야) / 1. Research background 2. Research objective 3. Classification models 4. Regression model 5. Summary 6. Conclusion & Future work 7. References / 1. Research background 딥러닝 분야는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전에 크게 기여하고 있으며, 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성과를 이루어내고… |
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| 19. 해수 심층순환(Deep sea current) / 해수 심층순환 Deep sea circulation 밀도류와 표층 해수의 침강 밀도류(density current) : 해수의 수온, 염분 변화로 인해 발생 - 밀도 분포가 균일하지 않은… |
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 논문 내용 정리 - Going deeper with convolution (2) _hwp_01_.gif)
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![[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)](/View/[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)_hwp_01_.gif)
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