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World File Search System三元组
知识图完成方法基于量子嵌入和四个相互作用增强
知识图（kg）用于人工智能（AI）的许多下游任务。但是，由于与信息提取相关的准确性问题，kg通常是不完整的。这导致了知识图完成（KGC）任务的出现。他们的目的是学习已知事实，以推断三元组中的失踪实体。基于传统的嵌入方法通常仅关注单个三元组的信息，而不使用kg的深层逻辑关系。在这项研究中，我们提出了一种新的KGC方法，称为QIQE-KGC。它使用量子嵌入和四个空间相互作用来捕获kg中三元组之间的外部逻辑关系，并增强单个三重三重实体与关系之间的联系以建模并表示kg。提出的QIQE-KGC模型可以捕获更丰富的逻辑信息，并具有更强大且复杂的关系建模功能。使用QIQE-KGC在11个数据集上使用QIQE-KGC的广泛实验结果表明，该模型可实现出色的性能。与基线模型相比，QIQE-KGC在大多数数据集上产生了最佳结果。
![arXiv:2109.13187v1 [cs.CL] 2021 年 9 月 27 日](/simg/7\72c77591175f8be49103cb974c912552fea76256.webp)
arXiv:2109.13187v1 [cs.CL] 2021 年 9 月 27 日
人体内的药物与靶标相互作用 (DTI) 在生物医学科学和应用中起着至关重要的作用。由于每年在生物医学领域都有数百万篇论文发表，从生物医学文献中自动发现 DTI 知识（通常由关于药物、靶标及其相互作用的三元组组成）成为业界的迫切需求。现有的发现生物知识的方法主要是提取方法，这些方法通常需要详细的注释（例如，所有生物实体的提及、每两个实体提及之间的关系等）。然而，由于需要生物医学领域的专家知识，因此获取足够的注释非常困难且成本高昂。为了克服这些困难，我们使用生成方法探索了此任务的第一个端到端解决方案。我们将 DTI 三元组视为一个序列，并使用基于 Transformer 的模型直接生成它们，而无需使用实体和关系的详细注释。此外，我们提出了一种半监督方法，该方法利用上述端到端模型来过滤未标记的文献并对其进行标记。实验结果表明，我们的方法在 DTI 发现方面的表现明显优于提取基线。我们还创建了一个数据集 KD-DTI 来推进这项任务，并将其发布给社区。
研究论文 遗传密码的 Hadamard 矩阵和三角函数
摘要：编码的代数理论是现代代数应用领域之一。遗传矩阵和代数生物学是进一步理解遗传密码模式和规则的最新进展。遗传密码由DNA和RNA中的四种核苷酸（A、C、G、T）的组合编码而成。DNA决定了生物体的结构和功能，包含完整的遗传信息。DNA碱基对（A、C、G、T）构成双螺旋几何曲线，定义了64个标准遗传三联体，并进一步将64个遗传密码子退化为20种氨基酸。在三角学中，四个基本三角函数（sin x、tan x、cos x、cot x）为傅里叶分析对信号信息进行编码提供了基础。本文利用这4对三角函数基（sin x、tan x、cos x和cot x）生成了64个类似64个标准遗传密码的三角三元组，进一步研究了这64个三角函数，得到了20个类似20个氨基酸的三角三元组。这一相似性表明，通用遗传密码与三角函数的通用性之间存在相似性联系。这种联系可能为进一步揭示遗传密码的模式提供桥梁。这表明矩阵代数是生物信息学和代数生物学中一种有前途的工具和足够的语言。
AI-KG：人工智能自动生成的知识图谱
摘要：科学知识传统上是通过在期刊、会议论文集和在线档案中发表的研究文章来传播和保存的。然而，这种以文章为中心的范式经常受到批评，因为它不能自动处理、分类和推理这些知识。另一种愿景是生成语义丰富、相互关联的研究出版物内容描述。在本文中，我们提出了人工智能知识图谱 (AI-KG)，这是一个自动生成的大规模知识图谱，描述了 820K 个研究实体。AI-KG 包含从 333K 个人工智能领域的研究出版物中提取的大约 14M 个 RDF 三元组和 1.2M 个具体化语句，并描述了由 27 种关系链接的 5 种类型的实体（任务、方法、指标、材料、其他）。 AI-KG 旨在支持各种智能服务，用于分析和理解研究动态、支持研究人员的日常工作以及帮助资助机构和研究政策制定者做出决策。AI-KG 是通过应用自动管道生成的，该管道使用三种工具提取实体和关系：DyGIE++、Stanford CoreNLP 和 CSO Classifier。然后，它使用深度学习和语义技术的组合来集成和过滤生成的三元组，以生成高质量的知识图谱。该管道根据手工制作的黄金标准进行了评估，获得了具有竞争力的结果。AI-KG 在 CC BY 4.0 下可用，可以作为转储下载或通过 SPARQL 端点查询。
b'由时间参数化的希尔伯特空间。在 QM 中，QCurve 由三元组 | \xf0\x9d\x9c\x93 0 \xe2\x9f\xa9 ,\xf0\x9d\x91\x88 ( \xf0\x9d\x91\xa1 ) , \xce\xb4 \xf0\x9d\x91\xa1 表示，其中 | \xf0\x9d\x9c\x93 0 \xe2\x9f\xa9 为初始状态，\xf0\x9d\x91\x88 ( \xf0\x9d\x91\xa1 ) = e \xe2\x88\x92 i \xf0\x9d\x90\xbb\xf0\x9d\x91\xa1 为演化算子，'
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VMware Private AI – 隐私和安全最佳实践
本节将深入探讨 CIA 三元组，并探索 Private AI 解决方案的特性和功能，该解决方案有助于保护基于模型的 AI 应用程序，同时研究整个开发流程中的安全注意事项。在本文档中，我们将使用具有 LLM 和检索增强生成 (RAG) 架构的假设生成式 AI 应用程序作为示例，以说明安全最佳实践的重要性。此应用程序可以代表各种实际用例，例如与内部文档交互的聊天机器人或分析金融交易的欺诈检测系统。通过研究这个假设的架构，我们可以探索潜在的安全风险并展示强大的安全措施如何缓解这些风险。
1香农安全和一次性垫
我们如何知道这是计算安全的？我们没有。如果人们假设模块化指数是单向函数，则计算有限的窃听器EVE只有可忽略的概率可以恢复Alice's或Bob的Secret Key，A或B。在不知道{a，b}之一的情况下，对于G a和g b（mod q）的值而言，对于计算G AB（mod Q）的算法很难计算GAB（mod Q）。但是，这并不意味着我们知道如何从离散对数很难计算的假设中证明Di-e-Hellman密钥交换协议的安全性。相反，基于二型 - 赫尔曼密钥交换的安全性的假设称为决策局限性局部假设（DDH）假设。它涉及区分形式（g a，g b，g ab）（mod q）的有序三元组的问题，即形式的有序三元组（g a，g b，g c）（mod q）（mod q），当q是一个较大的素数并且G Modulo Q的顺序是另一个大的prime p。如果a，b，c从[p]随机随机取样，则DDH的假设是对于任何有效的可计算测试τ，概率prτ（g a，g b，g ab）= 1和prτ（g a，g b，g b，g b，g c）= 1 = 1 di e tif.1（n = n = log），以及n = 2（p），以及二（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（P） n的逆多项式函数。换句话说，DDH假设基本上只是一种说明Di-Hellman密钥交换在计算上是安全的一种方式。
Peirce Frank Ned Santa Cruz de Oliveira 和 Priscila Borges 的符号学和人工智能
皮尔士的符号学与认知过程相关，它被视为一个涉及三元组对象、符号和解释项的连续过程，其中解释项成为后续符号过程的新符号。认知过程被描述为一个动态系统，其中每个认知在逻辑上由先前的认知决定（Peirce 1868，W 2：213，EP 1：30），这与符号学中符号的无限链接非常相似。在 C. S. Peirce 的哲学体系中考虑的这种过程包括联觉学说，即心脑连续性学说，使得将一定水平的认知甚至一定水平的意识融入嵌入人工智能算法（尤其是深度学习）的计算系统。