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属性图的属性分子生成模型
培训生成模型，捕获数据的丰富语义并解释由此类模型编码的潜在表示，这是未/自我监督学习的非常重要的问题。在这项工作中，我们提供了一种简单的算法，该算法依赖于预先训练的生成自动编码器的潜在代码的扰动实验，以发现生成模型暗示的属性图。我们执行扰动实验，以检查给定潜在变量对属性子集的影响。鉴于此，我们表明一个人可以拟合一个有效的图形模型，该模型在被视为外源变量的潜在代码和被视为观察到的变量的属性之间建模结构方程模型。一个有趣的方面是，单个潜在变量控制着属性的多个重叠子集，与试图施加完全独立性的传统方法不同。使用在大型小分子数据集中训练的预训练的生成自动编码器，我们证明，我们算法学到的各种分子属性和潜在代码之间的图形模型可用于预测从不同分布中绘制的分子的特定特性。我们比较了对简单基线选择的各种特征子集的预测模型，以及现有的因果发现和稀疏学习/特征选择方法，以及从我们的方法中衍生的马尔可夫毛毯中的预测模型。的结果从经验上表明，依赖于我们的马尔可夫毛花属性的预测因子在转移或通过新分布中的一些样本进行微调时，尤其是在训练数据受到限制时，分布变化是可靠的。
图形解释的介绍：条形图
第1部分：图的基本要素是什么？完成图表时，您正在创建数据的可视化表示形式，以便更容易理解。需要包含在图中的某些元素由首字母缩写“ T.A.I.L.S.”表示。 t：标题 - 每个图都需要与观众传达图形整体所代表的内容。a：轴 - x轴和y轴在图上表示什么？I：间隔 - 每个轴必须具有均匀间隔的间隔。l：标签 - 每个轴都需要出现标签，如果包含多条线，则为每行。s：比例 - 通过在每个轴上使用适当的比例，应在图像上均匀间隔数据。在大多数情况下，请记住，X轴将代表自变量，Y轴将代表因变量。为什么这样做很重要？
算法在合适图的生成树上释放
摘要。在本文中，为某些图开发了代数和组合特性以及跨越树数的计算。为此，讨论了一种与图形相关的拉普拉斯矩阵光谱的原始方法。它代表了一个替代过程，用于计算任何图的生成树的数量和哪些，并且基本上是在其内部周期之间的共同边数的基础上连接到生成树的数量。显示算法及其源代码，用于确定Jahangir图类别的所有边缘树的收集。给出了涉及此类图的应用程序，以便在传输声明信息中获得令人满意的安全性，并突出显示它们的最终对称属性。
凸面集的图形，带有用于最佳控制的应用程序...
本文在组合和凸优化的界面上引入了一类新的问题。我们考虑每个顶点与凸面程序配对的图形，每个边缘通过额外的凸成本和约束来串联两个程序。我们将这样的图称为凸集（GCS）的图。在GCS上，我们可以制定任何可以通过普通加权图制定的优化问题，顶点和边缘的标量成本。实际上，对于凸面程序中变量的任何固定选择，GCS都会简化为加权图，例如，我们可以在其中寻找，例如路径，匹配，旅行或最低成本的生成树。GCS问题中的挑战在于共同解决问题的离散和连续组成部分。通过组合图形的建模能力和凸优化，GCSS是一个灵活的框架，可以制定和解决许多现实世界中的问题。图形和组合目标（例如，找到路径或巡回赛）模拟了问题的高级离散骨架。凸成本和约束填补了低级连续的细节。本论文的主要贡献是解决任何GCS问题的有效而统一的方法。从加权图上优化问题的整数线性编程公式开始，此方法将相应的GCS问题作为有效的混合构成凸点程序（MICP）制定。然后，可以使用公共分支和结合的求解器将此MICP求解为全局最优性，或者大约通过将其凸松弛的溶液四舍五入。重要的是，MICP及其解决方案的配方都是完全自动的，并且我们框架的用户不需要在混合构成优化方面的任何专业知识。我们首先以一般术语描述GCS框架和MICP的表述，而没有以GC在GC上解决的特定组合问题为前提。我们通过跨越物流，运输，调度，导航和计算几何形状的多个示例来说明我们的技术。然后，我们专注于GC中的最短路径问题（SPP）。这个问题特别有趣，因为它概括了各种多阶段的决策问题，并且使用我们的技术可以非常有效地解决。我们考虑了SPP在GC中的两个主要应用：动力学系统和无碰撞运动的最佳控制
生成有向无环图的开源软件比较
如何建立因果关系的研究在许多学科中引起了越来越多的关注 [1、2、3、4、5、6]，尤其是在无法进行随机对照实验的情况下。有向无环图 (DAG) [1、2、5] 是可视化假设的因果关系、确定可能出现偏差的位置以及告知如何解决偏差的关键工具之一。这些图显示了暴露、结果和其他相关变量之间的联系。DAG 被广泛应用于流行病学 [7、8、9]、社会学 [10、11、12]、教育学 [13、14、15] 和经济学 [16、17、18]。 DAG 由节点和边组成，节点表示变量，边通过显示从原因指向结果的箭头来传达直接的因果关系。重要的是，如果一个图没有变量是其自身的祖先，即图中没有循环，并且每条边都指向一个方向，则该图符合 DAG 的条件 [19]。要使 DAG 被视为因果关系，它需要包含图中任何两个现有变量的共同原因的所有变量 [1]。
通过知识图谱共享数据，实现可持续健康饮食
“语义网”是对当前网络的扩展，其中的信息被赋予了明确的含义，使计算机和人类能够更好地合作。” T. Berners-Lee、J. Hendler、O. Lassila，《语义网》，《科学美国人》，2001 年 5 月
小麦和水稻基因组学科学文献知识图
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术，涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体（NE）以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样，收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2]，该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes，遗传标记，特征，表型，分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下，这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3（WTO）中的类别有关，分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology（OA），已与不同的词汇相辅相成，描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先，我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API，并将文章的元数据（包括标题和摘要）转换为RDF 5。其次，使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
附录C.显示气候变化的地图和图形
附录C.图和图表显示上威拉米特河流域的气候变化预测。C-1。 遍布上威拉米特河流域的年平均温度1900-2100。 C-2。 遍布上威拉米特河流域的平均每月温度：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-90）。 C-3。 遍布上威拉米特河流域的年度降水1900 - 2100。 C-4。 遍布上威拉米特河流域的平均每月降水量：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-1990）。 C-5。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地秋季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-6。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地冬季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-7。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地春季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-8。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地夏季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 c-9。 基于使用MC1植被模型和三种不同的全球气候模型的投影，基于基线（1961-1990）的基线（1961-1990），在2035 - 45年和2075 - 85年未来植被类型的植被类型和投影的植被类型变化。 C-10。C-1。遍布上威拉米特河流域的年平均温度1900-2100。C-2。遍布上威拉米特河流域的平均每月温度：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-90）。C-3。遍布上威拉米特河流域的年度降水1900 - 2100。C-4。遍布上威拉米特河流域的平均每月降水量：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-1990）。C-5。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地秋季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-6。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地冬季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-7。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地春季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-8。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地夏季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。c-9。基于使用MC1植被模型和三种不同的全球气候模型的投影，基于基线（1961-1990）的基线（1961-1990），在2035 - 45年和2075 - 85年未来植被类型的植被类型和投影的植被类型变化。C-10。在基线时期（1961-1990）的上威拉米特河流域燃烧的面积比例的比例，百分比的变化是由三个未来两个未来时间段的全球气候模型预测的：2035-2045和2075-2085。
材料ab-通往新材料的神经图的旅程
本白皮书介绍了在复杂化学空间的背景下革命性材料发现的创新方法和计算框架的全面探索。利用高级技术，例如图形神经网络（GNN），主动学习框架和密度功能理论（DFT）计算，我们建立了一个数据驱动的，闭环系统，以进行材料预测，验证和优化。Our approach integrates high-throughput simulations, multiscale modeling, and multi-physics coupling to address critical challenges in the design of high-performance materials across diverse domains, including energy storage, quantum information systems, and biomedical applications.Through rigorous model evaluations and experimental validations, we demonstrate the predictive accuracy and generalization capability of our frameworks, achieving substantial breakthroughs in exploring previously未知的化学空间。关键成就包括对离子扩散系数的显着改善，超导体的临界温度预测以及催化效率，所有这些都对实验基准进行了验证。通过进一步扩展我们的算法来支持多尺度模拟并将它们与分布式的开放数据平台集成在一起，这项工作为协作，可扩展和智能材料研究的基础奠定了基础。我们的发现不仅可以通过在计算预测和实验验证之间重新定义材料科学的范围，还可以在批判性的质疑之间启动差距，还可以在关键的领域中解除批判性影响力应用程序。这份白皮书强调了我们方法的技术基础，经过验证的方法和重要的科学贡献，建立了21世纪加速材料发现的新基准。
使用知识图用于智能供应链操作
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