Stanford的SwissRoll数据集，.mat后缀，用python的想办法转换一下

2016年新年伊始，百度硅谷实验室向 GitHub上传了 Warp-CTC C 代码库，并在一篇博客文章中鼓励开发者使用这些代码。据悉，CTC 代码结合了多个不同的神经网络设计，以处理不完美的数据集，并采用更复杂的数据模式，同时百度也在 CTC 的基础上开发了自己的系统。百度表示，Warp-CTC所需的存储空间较小，比普通 CTC 速度快数百倍。有业内人士认为，百度这么做是因为谷歌在去年11月开源了 TensorFlow 软件，而 Faceboo k也于去年12月公开了Big Sur人工智能硬

凋亡蛋白是一组具有特定功能的蛋白，在生物的生长和体内平衡中起着重要作用。 在凋亡过程中，抗凋亡和促凋亡在凋亡的调节中起着不同的作用。 如果抗凋亡蛋白或促凋亡蛋白失活，将导致癌症等疾病的发生。 蛋白质的功能主要取决于其结构。 域是蛋白质的功能区，是保守的。 因此，对抗凋亡蛋白和促凋亡蛋白结构域的分析将有助于我们更好地了解凋亡蛋白的致病机理。 在这项工作中，基于UniprotKB \ SWISS-PROT数据库构建了一个数据集。 该数据库包括239种抗凋亡蛋白和222种促凋亡蛋白。 然后，我们分析了

VPTM数据库 VPTMdb是病毒翻译后修饰位点（PTM）的综合数据库。 我们已经收集了1240个PTM站点，这些站点将818个实验确认的PTM站点整合到从150种出版物中手动提取的43种病毒中，以及从UniProtKB / Swiss-Prot中提取的422种PTM中。 VPTMpre是一种新颖的基于特征的预测器，已集成到VPTMdb中，供用户预测感兴趣的磷酸化位点。 作者摘要 翻译后修饰（PTM）在病毒蛋白的调控中起着重要作用。 但是，由于数据集的限制，没有对病毒蛋白PTMs特性进行详细研究

EN.553.738高维近似，概率和统计学习最终项目 关查理，胡志明，张杰约翰·霍普金斯大学 在这个项目中，我们探索三种不同的非线性降维/流形学习算法：Isomap，局部线性嵌入（LLE）和扩散图/ Laplacian特征图。 我们在数据集上对这些算法进行基准测试，例如经典的瑞士卷，虹膜，MNIST和神经元尖峰数据。 我们还将它们与主成分分析（PCA）进行比较，后者是一种线性降维算法。 最后，我们有一个使用扩散图的演示来分析氢二聚体的玩具分子动力学模拟的自由能态。 要运行任何基准测试/演示，请