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compile training-relevant exaspim datasets

Aperta
#334 0 commenti 0 reazioni 1 assegnatario Rivendicata da @tmchartrand Vedi su GitHub
Lingua principale
Python
Stelle
0
Fork
0
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

To better coordinate work on training models for reconstruction correction predictions, we want to create combined data assets and/or DocDB queries that point to all available samples with complete reconstructions from the v2 scope (and possibly also the v1 scope separately). This will likely involve some updates to the metadata, and will need support from Peter and maybe Anna.

not strictly for the NMCP but that's the closest milestone.

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Direzione di ricerca

Start by reviewing the available DocDB queries and metadata for complete reconstructions in the v2 scope, then check whether v1 should be handled separately. Coordinate with Peter and possibly Anna on the required metadata and training assets; done means all in-scope samples are discoverable through combined assets and/or queries.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
data-engineering, databases
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Attiva
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

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