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一种关于筛选高置信度单分子荧光信号的深度学习分类方法，其包括以下步骤：1）构建基于空间感知单元的视觉变换器网络模型，以每个单分子表面诱导荧光衰减信号的荧光强度轨迹为输入，并经训练输出轨迹的分类结果或/与softmax预测分数；2）捕捉设定时...
该专利属于瓯江实验室所有，仅供学习研究参考，未经过瓯江实验室授权不得商用。

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