Electrostatic Potential Prediction

ESP-DNN: Graph Convolutional Deep Neural Network for Predicting Electrostatic Potential Surfaces from DFT Calculations This repository contains trained models and code designed for generating ligands and proteins, creating electrostatic potential (ESP) surfaces that closely resemble DFT-quality molecular surfaces. The PQR files generated by our model include atomic charges and dipole-like atomic features, such as lone pairs, σ-conjugation, and p-orbitals. To generate ligand PQR files, a graph convolutional deep neural network (DNN) model was trained on about 100,000 molecules with ESP surfaces derived from DFT calculations. For proteins, parameterized charges of amino acids were used, ensuring compatibility with the ligand ESP surfaces generated by the DNN model. For more detailed methods and validation information, refer to the full documentation. System Requirements The program can only run on 64-bit Linux operating systems. Installation Instructions To run ESP-DNN, you will need to:1. Clone this repository.2. Set up Python and required dependencies.3. (Optional) Install additional packages. The package has been developed and tested with Python 2.7 and the following third-party libraries:- rdkit == 2018.09.3- keras == 2.2.4- tensorflow == 1.10.0- num

《人工势场法在路径规划中的应用：印度学者的研究与实践》路径规划在现代计算机科学，特别是机器人学领域至关重要。人工势场法作为一种有效的路径规划方法，广泛应用于自动化系统，特别是在无人车辆、无人机和机器人导航中。深入探讨了人工势场法的基本原理、实现方式及其在印度学者工作中的具体应用，从"potential_india重新组织.zip"的研究成果出发。该算法由Khatib于1986年首次提出，将机器人视为势场中的粒子，通过模拟吸引和排斥势场来引导机器人在复杂环境中安全移动。印度学者在代码中定义了势场函数，包括目标吸引力和障碍物排斥力计算，还引入了动态调整策略以优化路径的平滑性和效率。这些实现不仅提升了路径规划的准确性，也为进一步研究和应用人工势场法提供了重要参考。

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股票回报率作为输入数据，检验了三种无监督特征提取方法——主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）——对网络整体预测未来市场行为能力的影响。研究结果显示，深度神经网络能够从自回归模型的残差中提取额外的信息，并改善预测性能；但当自回归模型应用于网络的残差时，情况则不同。此外，当预测网络应用于基于协方差的市场结构分析时，协方差估计也显著改善。这表明深度学习网络在股票市场分析中具有潜在的优势。 关键词“Stockmarketprediction”（股票市场预测）和“Deeplearning”（深度学习）揭示了这一研究的核心内容。深度学习在股票市场预测中的应用，不仅仅局限于使用单一的深度学习模型，还包括了对多种模型的比较研究。例如，就提到将深度学习网络与AR(10)模型进行了对比。AR模型是时间序列预测中常用的自回归模型，通过先前时间点的观测值来预测未来值。中提到的AR(10)指的就是一个阶数为10的自回归模型。 在“Methodology”（方法论）方面，研究者们详细讨论了数据表示方法对深度学习算法性能的影响。不同的数据表示方法可能影响模型学习数据特征的方式，进而影响预测的准确度。这一点在深度学习模型的设计和训练过程中至关重要。此外，还提到了“Multilayerneuralnetwork”（多层神经网络）。多层神经网络是深度学习中的一种基础结构，它通过叠加多个非线性处理层，使得网络能够学习和表示更为复杂的数据特征。在股票市场预测中，多层神经网络的使用有利于捕捉股价变动的内在规律，这对于提高预测精度具有重要意义。

在Multiresolution Teager Keizer Energy Operator的帮助下检测EMG信号中的MUAP和动作电位。阅读下面的论文了解更多详情。此工具箱中的脚本基于以下论文： H. Sedghamiz和D. Santonocito，“肌内肌电信号中运动单元动作电位的无监督检测和分类”，第5届IEEE电子健康和生物工程国际会议- EHB 2015，在Iasi-Romania。 阅读论文

数学建模中的灰色预测模型分析涉及对系统信息的不完全性进行建模，提供对未来趋势的有效预测。该模型通过构建灰色系统，能够处理小样本和不确定性数据，从而为决策者提供科学依据。关键技术包括数据预处理、模型构建和误差分析。通过实例验证，该方法在多个领域展现出良好的应用前景。

通过本实验的学习，使学生了解BP神经网络基本知识，掌握利用这种算法并进行预测的主要步骤。选择相关数据，利用BP网络建立神经网络并进行预测。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

在MATLAB中，实现广义预测模型的参数整定仿真。该过程包括对预测矩阵的正定性分析和参数优化。具体步骤包括数据预处理、模型构建、参数调整及仿真结果的验证。通过这些步骤，确保模型能够有效捕捉数据中的动态变化。

利用PSO优化自抗扰的SVM进行期货预测. 探讨了通过粒子群优化（PSO）技术提升自抗扰控制的支持向量机（SVM）模型在期货市场中的预测性能。

This research focuses on developing novel algorithms for two key areas: frequent sequence mining in transactional databases and enhanced load value prediction. A novel algorithm, SPAM (Sequential Pattern Mining Algorithm), is introduced to efficiently discover frequent sequences, even those of considerable length. SPAM leverages advanced pruning and indexing techniques to optimize its search. Furthermore, the research explores load value prediction (LVP) through identifying frequent patterns within program memory access traces. These discovered patterns serve as the foundation for developing efficient pre-fetching strategies, leading to improved performance.