关于原理部分和更详细的介绍，见HiC-Pro: Hi-C数据预处理高效工具, 这里只介绍如何快速使用Singularity的HiC-Pro进行数据分析。 关键内容就是，config-hicpro.txt 里的文件路径信息都必须是绝对路径，否则默认都位于annotation目录下。切记，切记，切记。 第零步: Singularity的HiC-Pro镜像下载, # 下载mkdir -p /opt/

"HIC-YOLOv5: Improved YOLOv5 For Small Object Detection" 这篇论文提出了一种基于YOLOv5的目标检测模型改进方案，主要用于提升对小物体的检测性能。 1. 研究背景 在目标检测任务中，小物体检测一直是一个具有挑战性的问题。由于小物体在图像中占据的像素较少，其特征信息相对较少，导致模型难以准确识别。而YOLOv5作为一种高效的目标检测模型，

公司推出升级版Arima-HiC产品，以推动对染色质构造和基因组组装研究的更深入洞察   圣迭戈 -- (美国商业资讯) -- Arima Genomics, Inc.是一家生物技术公司，致力于帮助研究人员将长链基因顺序和结构信息应用于对健康、疾病和物种演化的了解。该公司今天宣布全面上市其Arima-HiC技术。Arima-HiC样本制备试剂盒是一款简单快速的6小时方案，可实现长链染色质相互

圣迭戈--(美国商业资讯)--加速采用基因组结构信息的生物技术公司Arima Genomics, Inc.今天宣布，Wellcome Sanger研究所已针对若干项目评估并部署该公司的新款高覆盖HiC技术，包括Darwin Tree of Life项目，以期探索物种之间以及物种内部个体之间真实的遗传多样性。   Wellcome Sanger研究所是世界领先的基因组科学研究枢纽之一，促进世界对

🚀🚀🚀本文改进：HIC-YOLOv8-seg：1)添加一个针对小物体的额外预测头，以提供更高分辨率的特征图2）在backbone和neck之间采用involution block来增加特征图的通道信息；3）在主干网末端加入 CBAM 的注意力机制； 🚀🚀🚀HIC-YOLOv8-seg小目标分割检测&复杂场景首选，实现涨点 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http:/

文章目录 摘要论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》1、简介2、相关工作3、方法4、实验结果5、结论YoloV7官方代码测试结果CBAM注意力机制Involution内卷安装mmcv库 改进一：使用CBAM、Involution和新的检测头来改进YoloV7测试结果 改进二：使用CBAM、Involution来改进YoloV7改进方法测试结果 总结 摘要

一、Cworld是什么？ Cworld是对HiC数据进行处理分析的一款软件，是基于perl语言开发的。 二、安装步骤 1.安装克隆 使用git clone命令将Cworld下载到服务器上，地址： https://github.com/dekkerlab/cworld-dekker. 如果git clone不成功，可先将安装包下载到本地，再通过winSCP传输到服务器上。 2.编译安装

文章目录 摘要论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》1、简介2、相关工作3、方法4、实验结果5、结论Yolov8官方结果CBAM注意力机制Involution内卷安装mmcv库 官方代码测试结果改进一：使用CBAM、Involution和新的检测头来改进YoloV5改进方法测试结果 摘要 HIC-YOLOv5主要贡献可以总结如下： 额外的预测头专为

文章目录 摘要论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》1、简介2、相关工作3、方法4、实验结果5、结论Yolov8官方结果CBAM注意力机制Involution内卷安装mmcv库 摘要 HIC-YOLOv5主要贡献可以总结如下： 额外的预测头专为小物体设计。它在更高分辨率的特征图中检测物体，这些特征图包含更多关于微小和小物体的信息。 添加了一个内卷

文章目录 摘要1、简介2、相关工作3、方法4、实验结果5、结论 摘要 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.16393.pdf 小目标检测一直是目标检测领域的一个具有挑战性的问题。有一些工作提出了针对此任务的改进，例如添加多个注意力块或更改特征融合网络的整个结构。然而，这些模型的计算成本很大，这使得部署实时目标检测系统变得不可行，同时留下了改进的空间。为