台湾精东传媒苏小小作品| 快速准确定位识别生物大分子 中国团队基于人工智能研究提出新方法

台湾精东传媒苏小小：才华横溢的网络文学先锋

开头：
网络时代的来临，催生了无数具有创作才华和独特风格的作家。台湾精东传媒旗下的作家苏小小就是其中一位，以其精彩的创作和别具一格的文笔，赢得了广大读者的喜爱和关注。在这篇文章中，我们将介绍苏小小的作品及其特点，从而更好地了解这位台湾网络文学的先锋。

第一段：奇幻与探险，开拓想象的空间
苏小小的作品以奇幻为主题，颇具探险精神和冒险色彩。其中最著名的作品之一是《精灵萌宝》，讲述了一个人类少女迷失在精灵王国的故事。苏小小巧妙地融合了现实和幻想，创造出一个全新的世界，让读者能够在阅读中尽情想象和探索。作品中的角色形象丰满，个性鲜明，如同真实生活中的人物一样。通过描写细致入微的场景和情感，苏小小成功地将读者带入她构建的想象世界中，让人沉醉其中。

第二段：生活的细节，温暖人心的故事
除了奇幻元素外，苏小小的作品也常常融入一些生活的细节和情感，给予读者更多思考和共鸣。在《暖阳下的微笑》中，苏小小以一个女孩的视角，描述了她面对困难和挫折时的坚持和积极态度。通过细腻的描写和真挚的情感，苏小小呈现了一个充满温暖和勇气的形象，让读者深受感动。她的作品不仅有励志的力量，也引导人们更加珍惜当下的幸福和快乐，传递了一种积极向上的态度。

第三段：青春与成长，表达内心的声音
苏小小的作品通常以青春和成长为主题，通过描写年轻人的心声和情感，展现出作者对于青春期的深刻理解。在《青春盒子》中，苏小小把焦点放在青春期少女的成长和蜕变上，以一个普通少女的经历，强调了青春期的挣扎和自我认同的重要性。通过对内心世界的细致刻画，苏小小将作品中的角色形象打造得与读者产生强烈的共鸣，使读者在阅读中感受到了自己的成长与变化。

结尾：
台湾精东传媒苏小小的作品凭借其独特而精彩的创作风格，吸引了广大读者的喜爱。无论是奇幻的世界观还是贴近生活的情感描写，苏小小都能通过自己独特的笔触和思考，勾勒出一个充满想象力和温暖的故事。她的作品不仅带我们进入了一个全新的世界，同时也启迪了我们对于青春、成长和珍惜生活的思考。相信未来苏小小会更加精进自己的创作，带给读者更多的惊喜与感动。

　　中新网北京3月11日电 (记者 孙自法)中国科学院自动化研究所3月11日向媒体发布信息说，该所与中国科学院生物物理研究所相关科研团队开展合作，最新基于人工智能赋能原位结构生物学，研究提出一种基于弱监督深度学习的快速准确颗粒挑选方法(DeepETPicker)，实现对生物大分子快速准确的定位识别，相关技术已获得中国发明专利授权。

　　这项生物物理领域人工智能应用重要研究，由中国科学院自动化所多模态人工智能系统实验室杨戈研究员团队、中国科学院生物物理所蛋白质科学研究平台生物成像中心孙飞研究员团队共同完成，成果论文近日在国际学术期刊《自然-通讯》(Nature Communications)发表。

　　研究团队介绍说，生物大分子(如蛋白质)的结构与功能会随着细胞生理状态的变化不断进行动态调整。原位结构生物学是在接近自然生理状态下研究生物大分子结构和功能的科学，而原位冷冻电镜技术以其高分辨率和在接近生理条件下观察样品的特点，成为原位结构生物学研究中的关键手段。原位冷冻电镜的技术流程涉及样品制备、数据采集、电子断层重建、颗粒挑选、粒子平均等多个步骤，生物大分子的颗粒挑选即定位识别，是其中一个关键环节。

　　受限于原位冷冻电镜技术图像的极低信噪比和重建伪影等因素，成千上万个目标颗粒的手动挑选极为耗时费力，现有自动挑选方法的应用受到人工标注量高、计算成本高和颗粒质量不理想等多方面限制。

　　针对这一难题，研究团队最新研发提出DeepETPicker，其仅需要少量人工标注颗粒进行训练即可实现快速准确三维颗粒自动挑选。为降低对人工标注量的需求，DeepETPicker优选简化标签来替代真实标签，并采用更高效的模型架构、更丰富的数据增强技术和重叠分区策略来提升小训练集时模型的性能；为提高颗粒定位的速度，DeepETPicker采用图形处理器(GPU)加速的平均池化-非极大值抑制后处理操作，与现有的聚类后处理方法相比提升挑选速度数十倍。同时，为方便用户使用，研究团队还推出操作简洁、界面友好的开源软件，以辅助用户完成图像预处理、颗粒标注、模型训练与推理等操作。

　　使用DeepETPicker从冷冻电子断层扫描图像中挑选颗粒的整体工作流程包括训练数据阶段和模型推理阶段。在训练数据阶段，研究团队优选了弱标签来代替真实掩模以减轻人工标注负担，并在模型架构设计方面，引入坐标卷积和图像金字塔到3D-ResUNet的分割架构中以提高定位的准确性。在模型推理阶段，DeepETPicker采用重叠断层图分区策略，避免了由于边缘体素分割精度不佳而产生的负面影响，进而结合平均池化-非极大值抑制操作加速颗粒中心定位过程。

　　随后，研究团队将DeepETPicker与目前性能最优的颗粒挑选方法在多种冷冻电子断层扫描数据集上进行性能评估对比，采用精确率-召回率、F1-分数、对数似然概率贡献度、最大值概率、RH分辨率、全局分辨率6个定量指标全面评价颗粒挑选的质量，结果表明，DeepETPicker在仿真与真实数据集上均可实现快速准确的颗粒挑选，其综合性能明显优于现有的其他方法，生物大分子结构重建达到的分辨率也达到采用专家人工挑选颗粒进行结构重建同样的水平。

　　研究团队表示，这进一步体现出DeepETPicker在原位高分辨率结构解析中的实用价值，也充分表明该快速准确定位识别生物大分子的新方法，将为采用原位冷冻电镜技术的原位结构生物学研究提供有力支持。(完)

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