****基于人工智能的多组学分析服务采购项目成交结果公告
项目信息 | 项目名称 | 生菜泛基因组分析技术开发 | ||||||
项目类型 | 科研-横向**项目 | |||||||
采购信息 | 申购业务号 | 202****20025 | ||||||
采购方式 | 自主采购 | |||||||
中标价 | 111500元 | |||||||
成交供应商 | **** | |||||||
采 购 清 单 | ||||||||
序号 | 服务名称 | 服务内容 | 数 量 | |||||
1 | 基于人工智能的多组学分析 | 根据甲方提供的多组学数据,本项目将通过人工智能技术构建一个适用于多组学数据整合与预测的综合模型。具体内容包括但不限于以下几个方面: 1.数据质控:对甲方提供的多组学数据进行全面的质量控制,确保数据的准确性、完整性和一致性,包括去除噪声数据、填补缺失值、标准化处理等,以保证后续分析的可靠性。 2.特征选择:基于数据的特点和研究目标,采用适当的特征选择方法,从大量原始数据中提取出对模型预测效果最为关键的特征。这一过程将采用先进的算法,如Lasso回归、随机森林等,以提高模型的预测精度和泛化能力。 3.模型框架搭建:根据项目需求,构建适合多组学数据整合与预测的人工智能模型框架。该框架将结合深度学习、机器学习或混合方法,整合多种数据类型(如基因组学、转录组学、蛋白质组学等),以建立一个高效且可扩展的预测模型。 4.模型参数测试:在模型框架搭建完成后,进行一系列的模型参数调优和优化,采用交叉验证等方法,评估不同参数配置对模型性能的影响,确保所选参数能够最大化模型的预测精度和稳定性。 5.模型预测结果评价:对模型的预测结果进行详细的评估与验证,使用常见的评估指标(如准确率、精确度、召回率、F1值等)对模型的效果进行定量分析。同时,根据甲方的实际需求和应用场景,对模型的预测结果进行实际可行性分析,确保其能够满足预定的使用标准和目标。 | 1项 | |||||
凡对本公告内容提出询问,****中心 | ||||||||
联系电话 ****4960、****6653 |