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porcine reproductive and respiratory syndrome
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Transformer模型提升疫苗表位选择效率
研究人员开发了一种基于Transformer的主动学习方法，以提高疫苗表位选择的效率。该方法通过优化模型架构、训练配置和采集策略，显著提高了识别猪繁殖与呼吸综合征（PRRS）高亲和力结合表位的准确性。与随机抽样相比，主动学习策略（特别是使用Transformer模型）表现出更优越的性能，在某些条件下甚至优于在两倍数据量下训练的标准基线模型。
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量子纠缠提升病原体结合预测的机器学习能力
研究人员探索了纠缠在量子机器学习模型中对预测病原体表位-受体结合的影响。他们的研究聚焦于猪繁殖与呼吸综合征（PRRS）病毒，将经典的卷积神经网络（CNN）与混合量子神经网络（QNN）架构进行了比较。研究结果表明，具有高纠缠度的特征图，特别是全连接ZZ纠缠配置，表现出较低的训练集过拟合倾向，并在测试数据上保持了具有竞争力的准确性。尽管尚未确立普遍的量子优势，但该研究表明纠缠拓扑结构是设计稀疏生物筛选任务中有效QML模型的一个重要因素。