XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPagerank
命中与Pagerank：网络的比较分析...
摘要本文介绍了两种突出的Web搜索算法，超链接诱导的主题搜索（hits）和Pagerank的比较分析，这些分析被广泛用于在信息检索系统中对网页进行排名。该研究探讨了这两种算法的理论基础，算法结构，性能指标和实际应用，并强调了它们评估网页重要性的独特方法。使用Google Web图数据集和CIT-HEPPH引用网络，进行了经验评估，以评估命中和Pagerank在识别网络中关键节点方面的效率和有效性。研究评估其在排名节点方面的性能，考虑结构属性，相关分析和得分分布。结果表明，尽管Pagerank确保了节点重要性的平衡表示，但命令唯一地标识了关键的枢纽和当局。调查结果表明，尽管Pagerank在网络中提供了更加平衡的页面重要性分布，但HITS有效地区分了枢纽和当局，使其在特定环境和特定于主题的搜索等特定环境中具有价值。两种算法的得分之间的低相关性强调了它们的独特方法和对搜索引擎优化的影响。本文结束了根据特定用例和正在分析的Web环境的性质建议使用每种算法的结论。
在有向图上连续时量子步行的实验实现及其在Pagerank
apurinic/apyrimidinic（AP）核酸内切酶 - 还原/氧化因子1（APE1/Ref-1，也称为APE1）是一种多功能酶，在DNA修复和还原/还原/氧化（REDOX）信号中具有至关重要的作用。APE1最初被描述为基础切除修复（BER）途径中的内切酶。进一步的研究表明，它是调节关键转录因子（TFS）的氧化还原信号枢纽。尽管已大量的重点放在APE1在癌症中的作用，但最近的发现支持APE1作为其他指示的目标，包括眼部疾病，包括眼部疾病[糖尿病性视网膜病变（DR），糖尿病黄斑水肿（DME）（DME），以及年龄相关的黄斑变性（AMD），炎症性肠道疾病（IBD）和其他对这些疾病的影响（IBD），以及这些crce at ape1 and ape1 and ape1 cracial and acce acce acce acce ccrem ccr二胰胰and and。疾病。APE1在DNA修复和氧化还原信号传导中的核心责任使其成为癌症和其他疾病的有吸引力的治疗靶标。
![arXiv:2003.04930v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b941c74a8b9f4500017798a3f6f0c5ad7ab13579.webp)
arXiv:2003.04930v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 10 日
Google PageRank 是一种流行且有用的算法，用于对网络中节点或网站的重要性进行排名，最近有人提出了一种 PageRank 算法的量子对应算法，与 Google PageRank 相比，该算法的排名准确率更高。量子 PageRank 算法本质上基于量子随机游动，可以用 Lindblad 主方程表示，然而，该算法需要求解 O(N4) 维的 Kronecker 积，并且当网络中的节点数 N 增加到 150 以上时，需要大量的内存和时间。在这里，我们提出了一种高效的量子 PageRank 求解器，使用 Runge-Kutta 方法将矩阵维数降低到 O(N2)，并使用 TensorFlow 进行 GPU 并行计算。我们在为多达 922 个节点的美国主要航空公司网络求解量子 PageRank 时展示了其性能。与之前的量子 PageRank 求解器相比，我们的求解器将所需的内存和时间分别大幅减少到仅为 1% 和 0.2%，这使得它在 100 秒内就可以在具有 4-8 GB 内存的普通计算机上运行。这种高效的大规模量子 PageRank 和量子随机游走求解器将极大地促进实际应用中的量子信息研究。
11-741/11-441与图形的机器学习
●本课程分别列为11-741（研究生12个单位）和11-441（本科生的9个单位）。●11-741名学生必须完成所有5份家庭作业，并在期中和期末考试中回答所有问题。●11-441名学生必须在总共5个家庭作业（通过自己的选择）和70％的考试问题（通过自己的选择）中进行4分。如果本科生选择做更多的家庭作业，我们将在最终的HW分级中使用最优秀的4分。同样，如果本科生选择做更多的考试问题，我们将使用考试评分中70％最佳回答问题的分数。●详细的作业描述如下： - HW1。实施神经网络（CNN和RNN）进行二进制分类，并在Yelp评论数据集中使用单词嵌入，并使用TensorFlow或Keras等软件。> HW2。实现Yelp评论的多类分类的软马克斯逻辑回归，并通过损失函数的梯度推导。- HW3。实施Pagerank，个性化的Pagerank和查询敏感的Pagerank方法，用于网页流行度分析并评估其在Citeeval数据集中的检索性能。> HW4。实现图形神经网络（GNN）模型，用于SIMI监督节点分类，链接预测和图形分类。> HW5。知识图推理；带有transe的节点。
通过合成坐标在分子图上进行定向信息传递
通过定向消息传递利用坐标的图神经网络最近在多个分子特性预测任务中取得了最新进展。然而，它们依赖于通常不可用的原子位置信息，而获取这些信息通常非常昂贵甚至不可能。在本文中，我们提出了合成坐标，使高级 GNN 的使用无需真正的分子配置。我们提出了两种距离作为合成坐标：指定分子配置粗略范围的距离界限，以及使用个性化 PageRank 的对称变体的基于图的距离。为了利用距离和角度信息，我们提出了一种将普通图神经网络转换为定向 MPNN 的方法。我们表明，通过这种转换，我们可以在 ZINC 基准上将普通图神经网络的误差降低 55%。此外，我们通过在 SMP 和 DimeNet ++ 模型中加入合成坐标，在 ZINC 和无坐标 QM9 上取得了最新进展。我们的实现可以在线获得。1
用于对网络节点进行排名的离散时间量子行走算法
摘要 我们提出了一种量子算法，用于按重要性顺序对网络节点进行排序。该算法基于有向离散时间量子行走，适用于所有有向网络。该算法理论上可以应用于整个互联网，因此可以用作量子 PageRank 算法。我们的分析表明，量子等级的层次结构与有向树和其他非循环网络的经典等级层次结构非常匹配。然而，对于循环网络，量子等级的层次结构并不完全匹配经典等级的层次结构。这凸显了量子干涉和网络中波动的作用以及使用量子算法对量子网络中节点进行排序的重要性。该算法可以设想的另一个应用是模拟模拟化学复合物的网络上的动态并按反应性顺序对活性中心进行排序。由于离散时间量子行走可以在当前的量子处理系统上实现，因此该算法在量子架构分析中也具有实际意义。
环境工程驱动的快速量子搜索
量子算法与经典算法相比具有指数级的加速效应，在量子信息处理中得到广泛的应用[1-5]。作为实现量子算法的有用工具，图已被研究用于支持许多量子算法，如量子搜索、PageRank算法等[6-11]。尽管量子算法在原理上优于经典算法，但考虑到现实的物理条件，量子算法的优势就显得微不足道了。目前，通常使用离子阱、原子和超导量子比特[12-14]作为实现量子信息任务的平台。这些系统对环境耗散非常敏感。如果外界干扰能够破坏系统，则系统的量子相干性很弱[15，16]，这是量子计算的一大障碍。因此，研究如何实现伴随环境耗散的量子计算具有重要意义。量子系统与环境的相互作用可以分为各种噪声，如无记忆白噪声，其中环境通常是马尔可夫的，还有有记忆的颜色噪声，其中环境通常是马尔可夫的。
应用介绍性线性代数类应用项目
关于这本书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.4 MATLAB简要介绍。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5关于良好编程风格的建议。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11项目概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12项目1：MATLAB中具有矩阵的基本操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.13项目2：矩阵操作和图像操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18项目3：矩阵乘法，反转和照片滤镜。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24项目4：在MATLAB中求解线性系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29项目5：线性方程式和大学橄榄球队排名（以Big 12为例）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.34项目6：重新审视卷积，内部产品和图像处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40项目7：规范，角度和您的电影选择。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44项目8：插值，外推和气候变化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.49项目9：正交矩阵和3D图形。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.58项目10：离散的动态系统，平面的线性变换和混乱游戏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64项目11：项目，eigeriors，主要分析部分以及其他内容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70项目12：矩阵特征值和Google的Pagerank算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.74项目13：社交网络，聚类和特征值问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.79项目14：奇异值分解和图像压缩。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。85个附录。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107
支持供应链风险管理：创新...
摘要：目的：本文旨在开发支持供应链风险管理的工具。设计/方法/方法：使用图理论进行数据分析。该研究介绍了一种使用时间序列方法在特定时间范围内预测销售风险价值行为的方法。从学位中心性开始，使用了几个指标，假设关键图节点具有许多连接。中间性。此外，应用了由Google开发的Pagerank算法。发现：该研究对使用Monte Carlo方法进行了对供应链需求预测的分析。准备这样的预测使您可以检查决策过程的许多可能结果。它可用于评估风险的影响，这反过来允许在不确定性条件下更好地决策。实际含义：在特定时间范围内预测销售价值的建议方法可以考虑供应链中的需求预测，包括相关风险。独创性/价值：新的是使用图理论来审查支持供应链管理的应用程序的供应链风险和算法。关键字：供应链管理，预测，图形理论，财务风险。JEL代码：C44，C61，D81，E27，L14。纸质类型：研究文章。
自动化PowerPoint演示文稿从PDF ...
摘要在本文中，我们在这里提出了一个AI系统，以协助获取文本文件（主要是PDF）并将其转换为PowerPoint演示文稿的过程。这样，将允许用户上传其文档，并选择关键字或主题作为提取相关内容的指导。使用NLP和摘要等技术，其中诸如Transformer 5之类的库从关键字中获取这些论文，并强调有效地与这些关键字链接的核心信息。我们的系统，通过包括变压器和大型语言模型等高级机器学习方法的概念，可以对每个关键字产生清晰而简洁的汇总。然后，我们为演示幻灯片奠定了基础。此过程减少了手动努力，涉及提供内容丰富且引人入胜的演讲。此工具对教师，从业人员和学生本身最有用，因为它可以节省时间和精力来提取内容并进行摘要，从而促进对给定主题进行演讲。python的实践，这确实可扩展，有效地重写大量文本为基于幻灯片的格式，这意味着在多个上下文中提供的信息的更清晰度和用户友好性。关键字：机器学习，大语言模型，Python，Transformers，Fitz。引言在学术和实践方面都非常频繁地要求说服性演讲的设计，但这可能是艰苦的，尤其是当它涉及将长文本凝结成简短但有吸引力的幻灯片时。从这个意义上讲，使用人工智能（AI）以自动化形式出现引起人们的兴趣。本文介绍了一个具有NLP和机器学习方法的系统，该系统可以通过文本文档（例如PDF）自动化PowerPoint演示文稿生成过程。这种方法会自动将手动劳动减少到其演示过程中，从而接触到不同级别的熟练用户。提出的系统可以上传PDF文档，其中包含用户希望关注的相关关键条款或主题。该系统应用Pagerank和Textrank算法，以使内容发现与特定关键字相关。然后，基于基于变压器的语言模型的抽象摘要技术