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基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
有向图上的谐波分析及应用
我们针对定义在强连通有向图（有向图）顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析，其中随机游走算子是其基石。首先，我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来，找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始，我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换，分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此，我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题，突出了我们框架的效率。
![arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日](/simg/f/fc3702b26977d5a4ff0e791f19ff9d50ec23897f.webp)
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
蛋白质在生物过程中起着至关重要的作用，并且是活生物体的浓汤。蛋白质的准确表示至关重要，尤其是在药物开发中。最近，利用机器学习和深度学习技术的兴趣显着提高，用于无监督的蛋白质反应。然而，这些方法通常仅关注蛋白质的氨基酸序列，缺乏有关蛋白质及其相互作用的事实知识，从而限制了它们的性能。在这项研究中，我们提出了Goproteingnn，这是一种新型的结构，通过在氨基酸水平代表创建过程中整合蛋白质知识图信息来吸引蛋白质语言模型。我们的方法允许在单个氨基酸水平和整个蛋白质水平上整合信息，从而通过基于图的学习实现了全面有效的学习过程。这样做，我们可以捕获蛋白质及其功能注释之间的复杂关系和依赖性，从而产生更健壮和上下文富集的蛋白质表示。与以前的方法不同，Goproteingnn在训练过程中独特地学习了整个蛋白质知识图，这使其能够捕获更广泛的关系细微差别和依赖于以前的工作中的单元超出三胞胎。我们对几个下游任务进行了全面的评估，表明goproteingnn始终优于先前的方法，展示其有效性并确定其作为蛋白质表示学习的状态解决方案。
在炎热潮湿气候下的照片可持续保存：干橱柜和金属有机框架纸复合材料
在保留东南亚摄影档案的项目中，作者试图开发具有低环境影响的可持续解决方案，避免空调和使用本地可用的材料。干柜进行了测试并实施，以存储一个玻璃板负收集，该集合被重新安装在本地制造的信封和盒子中。该项目花了一年多的时间才能完成，并且两年的监测环境条件表明，相对湿度可以稳定在较低水平。但是，干橱柜被密密度限制，以限制水分和灰尘的引入，从而防止空气交换。为了避免储存材料释放出的降解副产品，特别是从基于乙酸纤维素的照片中脱离乙酸的降解副产品，需要使用吸附剂。为此，已经制备并测试了一种基于纤维素的复合材料，该复合物具有多孔杂化无机/有机固体的颗粒，称为金属有机框架（MOF），以非常高的载荷超过70％的重量，并形状为一张纸张。此特殊纸张在橱柜中维持不含乙酸的空气，还可以通过减少冷却储存的需求来减少能源消耗。这种MOF纸复合材料会捕获小羧酸，并被发现是在干燥柜或任何其他密闭空间或外壳中保持清洁空气的合适解决方案。此外，它还可以通过选择其他MOF来捕获其他有害污染物，例如硫化氢或甲醛。
第四次外空会议关于纳入 STSC 的草案段落...
4. 小组委员会进一步要求秘书处在法律小组委员会第 63 届会议之前准备一份关于组织安排、资金（包括现有资源如何做出贡献）以及举行此次会议的后勤影响的报告，其中应包括对第三次外空会议的分析以及对第四次外空会议持续时间、范围和地点的各种组合的分析。
交互式的甲骨文证明与图形上的代码接近
设计有效的简洁非相互作用的知识论证（SNARKS）已成为密码学的重要领域。snark是一个加密证明系统，它使计算功能强大的谚语能够证明计算语句对计算弱验证者的有效性。实践中使用的蛇子依赖于对代数问题的计算算术化，并有效，互动地证明该问题具有解决方案。主要方法之一依赖于将错误校正代码作为代数问题，特别是芦苇 - 固体代码的接近测试。由于它们是作为对多项式评估的评估，因此它们提供了与算术相关的有用代数特性。但是，REED - 固体代码不是局部测试的，这意味着测试与代码相邻的距离，可以访问大部分单词。交互式甲骨文（IOPP）[1]，[2]的交互式甲骨文证明，通过启用与Reed-Solomon代码的接近度，同时仅读取几个坐标，以实现这一ISUE。iopp是供p的per p和verifier v之间的r旋转相互作用，其中p旨在说服v，对于给定的单词f∈Fn，代码c f n，code c f n和parameterΔ∈[0，1]，
使用时间相关图
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法，需要创新的措施，能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的，利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常，提供了一种可靠的机制，可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性，其精度，召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现，尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化，确保与企业规模环境的兼容性，同时保持资源效率。对加密速度，异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解，从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术，以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。