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运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
利用多模式数据和知识图
自然产品研究是一种多样化的主题，可产生和利用大量不同类型的数据。基因组，蛋白质组学，代谢组，光谱或（Bio）化学数据可能每个人都可以从不同的角度照亮相同的生化实体，并有能力相互告知。例如，基因组学可以揭示生物体中天然产物产生的遗传基础，而代谢组学可以揭示产生的代谢产物。光谱数据可以提供对这些分子结构特征的见解，并且生化数据可以阐明所涉及的酶促途径。这些综合观点可以对自然产品结构和功能进行更全面的理解。但是，可以表征自然产品科学数据格局
SNIS JOSEPHSON阵列冷冻操作的测试
无抽象的无低温操作对于传播超电导率的应用至关重要，在某些情况下确实是不可避免的。在电量计算中，由于尚不可用的针对高温超导体制造的电压标准应用的约瑟夫森连接阵列，因此无法降低冰箱的大小和复杂性，以降低冰箱的大小和复合度。在INRIM开发的SNIS技术使用低温超导体，但允许在液体氦气温度上运行。因此，适用于紧凑的冷冻标准很有趣。我们研究了用DC和RF照射下的闭合循环冰箱冷却的SNIS设备。与设备的热设计有关的问题是分析的。RF步骤对观察到的连接数量的依赖性被详细说明，并解释为芯片内部功率消散的结果。
Josephson运动波参数放大器的建模
Josephson行动波参数放大器 / Guarcello的建模，Claudio；瓜里诺（Guerino）Avallone；卡洛男爵； Borghesi，Matteo；头发，西尔维亚； Carapella，Giovanni；安娜·保罗（Anna Paola）装满； Carusotto，Iacopo； Cian，Alessandro； Daniele的Gioacchino； Enrico，Emanuele； Paolo的Falferi；法萨（Fasolo），卢卡（Luca）； Faverzani，Marco；费里（Ferri），埃琳娜（Elena）； Filatrella，Giovanni； Gatti，Claudio； Giachero，Andrea； Damiano Giubertoni； Veronica Granata；希腊，安吉洛；拉布兰卡（Danilo）；狮子座，安吉洛； Ligi，卡洛； Maccarrone，Giovanni； Federica Mantegazzini； Margesin，Benno； Maruccio，朱塞佩； Mauro，君士坦丁； Mezzena，Renato；莫特杜罗，安娜·格拉齐亚； nucciotti，安吉洛；卢卡·奥伯托（Oberto）； Origo，卢卡； Pagano，Sergio； Pierro，Vincenzo； Piersanti，卢卡； Rajteri，毛罗； Alessio Rettaroli；里萨托，西尔维亚；范特，安德里亚； Zannoni，马里奥。- 在：IEEE超导性上的IEEE交易。- ISSN 1051-8223。-33：1（2023），pp。1-7。[10.1109/tasc。 2022.3214751]
用于着色的算法框架
摘要：我们开发了一个用于图形着色的算法框架，该框架降低了问题以验证独立集的局部概率属性。，对于任何固定的k≥3和ε> 0，我们给出了一种最大程度∆的颜色图的随机多项式时间算法，其中每个顶点在长度k的大多数t副本中都包含在长度k的大多数t副本中，其中1≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤t≤x的2ε1 +2ε /（log ∆）2，firs with pogirate ungimanter。这统一，概括和改进了几个值得注意的结果，包括Kim（1995）和Alon，Krivelevich和Sudakov（1999），以及Molloy（2019）和Achlioptas，Ilioopoulos和Sinclair（2019）的近期结果。由于随机的常规图，色数上的结合到渐近因子2，因此我们的工作与著名的算法屏障相吻合，以着色随机图，大大扩展了符合此屏障的图形着色算法的范围。
gady：动态图上的无监督异常检测
摘要 - 在动态图上检测到的动态检测旨在与图表中观察到的标准模式及其时间信息相比，识别表现出异常行为的实体。由于其在财务，网络安全和社交网络等各个领域的应用，它引起了越来越多的关注。但是，现有方法面临两个重大挑战：（1）动态结构捕获挑战：如何有效地使用复杂的时间信息捕获图形结构，以及（2）负面采样挑战：如何为无人看管的学习构建高质量的负样本。为了应对这些挑战，我们提出了对动态图（Gady）的生成异常检测。gady是一个连续的动态图模型，可以捕获细粒的时间信息以应对动态结构捕获挑战，从而克服了现有离散方法的局限性。指定，我们建议使用优先级的时间聚集和状态特征来增强动态图编码器以进行异常检测。在第二个挑战中，我们引入了生成对抗网络的新颖使用来产生负面子图。此外，在发电机训练目标中引入了辅助损失功能，以确保同时生成的样品的多样性和质量。广泛的实验表明，我们提出的Gady在三个现实世界数据集上的表现明显优于现状方法。补充实验进一步验证了我们的模型设计的有效性和每个组件的必要性。
基于RF-squids的实验表征Josephson运动波参数放大器利用共振相位匹配方案
基于RF-squids的Josephson行动波参数放大器的实验表征利用共振相位匹配方案 / Fasolo，L。;阿伦斯（Ahrens），f。; Avallone，G。；男爵，c。 Borghesi，M。； Callegaro，L。； Carapella，G。；加载，A。P。; Carusotto，i。 Cian，A。; D'Elia，A。; Gioacchino，D。 Falferi，p。; Faverzani，M。； Ferri，E。; Filatrella，G。；猫，c。 Giubertoni，d。; Granata，V。; Guarcello，c。 Labranca，d。;狮子座，a。; Ligi，c。; Livreri，P。; Maccarrone，G。； Mantegazzini，f。; Margesin，b。 Maruccio，G。； Mezzena，r。 Montediro，A。G。； Moretti，R。 nucciotti，a。; Oberto，L。; Origo，L。; Pagano，s。; Piedjou，A。S。； Piersanti，L。; Rettaroli，A。; Rizzato，S。； Tocci，s。; Vante，A。; Zannoni，M。； Giachero，A。; Enrico和..- in：IEEE超导性的IEEE交易。- ISSN 1051-8223。-34：3（2024），p。 1101406。[10.1109/tasc。 2024.3359163]
葡萄：学习为可伸缩图神经网络示例图
图形神经网络（GNNS）学会通过汇总邻居的信息来表示节点。随着GNNS的深度增加，它们的接受场成倍增长，导致高度记忆成本。文献中提出的几件作品旨在解决通过抽样或使用历史嵌入来解决这一缺点。这些方法主要集中在同质图上的单标签节点分类的基准上，其中相邻的节点通常共享相同的标签。但是，这些方法中的大多数都依赖于可能不会在不同的图形或任务上概括的静态启发式方法。我们认为，采样方法应具有自适应，并适应每个图的复杂结构特性。为此，我们引入了葡萄，这是一种自适应抽样方法，该方法学会识别一组对于训练GNN至关重要的节点。葡萄通过优化下游任务目标来训练第二个GNN，以预测节点采样概率。我们评估涉及同质图和异地图的各种淋巴分类基准的葡萄。我们证明了葡萄在准确性和可伸缩性中的有效性，尤其是在多标签异质图中。此外，葡萄的使用数量级比基于历史嵌入的强基线要少。与其他采样方法不同，葡萄的精度也很高，即使样本量较小，因此可以扩展到大量图。我们的实施在线公开可用。1。
