会议要点：

论文修改

  • 论文绪论要以what，why, how 的逻辑去阐述，做到读者阅读完绪论就可以大概知道文章做了什么事情。
  • 论文每一章间增加连贯性，做到just as telling a story

  • 论文中前两章合并，并增添对于模型的介绍以及使用的模型的结构，对于样例图片要有展示。

    项目进展

  • 目标不是跟SOTA比较，而是用各种方法降低预测误差

  • 主要思路是两方面，一是增加数据，而是改进模型来提高预测性能

  • Last week 部分多写一下上周的事情，避免翻阅上周报告的事情发生。每一小节的的结论部分要详细写。写明白为什么要做这个操作，以及做了之后得出的结论与下一步的关联。

    ToDo

  • Try to use all the raw data to train model before using 25-75 quantile data or select some data points but including the median aiming to do data augmentation.

  • Try to add the feature used by traditional machine learning model with Stacked-Bi-LSTM like the hydrophobicity of amino acid vector.
  • Try to ensemble the model to predict the RT like several Stacked-Bi-LSTM unit.