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药物副作用的来源预测drugnn
摘要 - 药物副作用（DSE）对公共卫生，护理系统成本和药物发现过程的影响很大。在发生之前预测副作用的概率是减少这种影响，特别是对药物发现的基础。候选分子可以在进行临床试验之前进行筛查，从而降低参与者的时间，金钱和健康成本。药物副作用是由涉及许多不同实体的复杂生物学过程触发的，从药物结构到蛋白质 - 蛋白质相互作用。为了预测它们的发生，有必要整合来自异质来源的数据。在这项工作中，这种异质数据被整合到图数据集中，表达了不同实体（例如药物分子和基因）之间的关系信息。数据集的关系性质代表了药物副作用预测因子的重要新颖性。图形神经网络（GNN）被利用以预测我们数据集中的DSE，结果非常有希望。gnns是深度学习模型，可以处理图形结构化数据，并且信息丢失最小，并且已应用于各种各样的生物学任务。我们的实验结果证实了使用数据实体之间关系的优点，这表明了该范围中有趣的未来发展。实验还显示了数据的特定子集在确定药物与副作用之间的关联中的重要性。
使用环境了解非马克维亚开放量子系统
在模拟开放量子系统时，追踪自由度是必要的程序。是推导可拖动的主方程的重要步骤，它代表了信息丢失。在系统之间存在强烈相互作用的情况下，自由群体的环境程度这一损失使得理解动态具有挑战性。这些动力学在孤立的情况下没有时间 - 局部描述：它们是非马克维亚语和记忆效应的诱导复杂的效果，这些复杂效果很难解释。为了解决这个问题，我们在这里展示了如何使用任何方法计算的系统相关性来推断高斯环境的任何相关函数，只要系统与环境之间的耦合是线性的。这不仅允许重新构建系统和环境的全部动力，而且还可以为研究系统对环境的影响而开放。为了实现准确的浴缸动力学，我们利用了模拟系统动力学的数值精确方法，该方法基于代表该开放量子系统的过程张量的张量网络的构建和收缩和收缩。使用此功能，我们能够准确地找到任何系统相关功能。为了证明我们方法的适用性，我们显示了当耦合到受阳性驱动器的两级系统时，热量如何在波音浴的不同模式之间移动。
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复杂模糊粗糙弗兰克聚集算子概念下的土木工程人工智能工具分类
近来，研究人员试图处理最多的信息，并使用那些不会丢失数据或信息丢失最少的技术和方法。模糊集和复杂模糊集等结构无法讨论上近似值和下近似值。此外，我们可以观察到模糊粗糙集无法讨论第二维，在这种情况下，可能会丢失数据。为了涵盖以前想法中的所有这些问题，笛卡尔形式的复杂模糊粗糙集概念是当今的需求，因为这种结构可以讨论第二维以及上近似值和下近似值。为此，在本文中，我们开发了笛卡尔形式的复杂模糊关系和复杂模糊粗糙集理论。此外，我们基于弗兰克 t 范数和 t 范数提出了复杂模糊粗糙数的基本定律。可以将整体输入转换为单个输出的基本工具称为聚合运算符 (AO)。因此，基于 AO 的特征，我们定义了复杂模糊粗糙 Frank 平均值和复杂模糊粗糙 Frank 几何 AO 的概念。利用已开发的理论来展示所提供方法的重要性和有效性是必要的。因此，基于已开发的概念，我们为此目的定义了一种算法以及一个说明性示例。我们利用引入的结构对土木工程 AI 工具进行分类。此外，对所提供方法的比较分析表明，与现有概念相比，引入的结构有所进步。
使用基于流的可逆生成模型进行神经编码和解码
摘要 — 得益于具有强大表示的深度神经网络的最新进展，视觉神经编码和解码的最新研究取得了重大进展。然而，仍然存在两个挑战。首先，当前基于深度生成模型的解码算法总是与信息丢失作斗争，这可能会导致模糊重建。其次，大多数研究分别对神经编码和解码过程进行建模，忽略了这两个任务之间固有的对偶关系。在本文中，我们提出了一种新颖的神经编码和解码方法，该方法采用基于两阶段流的可逆生成模型来解决上述问题。首先，训练卷积自动编码器来连接刺激空间和特征空间。其次，训练对抗性跨模态正则化流以建立图像特征和神经信号之间的双射变换，并对潜在空间施加局部和全局约束以呈现跨模态对齐。该方法最终通过基于流的生成器和自动编码器的组合实现视觉刺激和神经响应的双向生成。基于流的可逆生成模型可以最大限度地减少信息损失，并将神经编码和解码统一到单一框架中。对包含脉冲信号的不同神经信号和功能磁共振成像的实验结果表明，我们的模型在比较模型中实现了最佳的综合性能。
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科技与网络风险管理指南
对抗性攻击模拟演习 计划中的网络安全评估，模拟针对公司关键业务功能或服务所依赖的人员、流程和技术的攻击。 生物识别技术 使用技术根据语音模式和面部识别等生物学方面识别人员。 自带设备 (BYOD) 允许公司员工使用个人设备（如笔记本电脑和平板电脑）访问工作相关系统（如公司电子邮件和其他软件应用程序）的政策。 网络事件 实际或疑似未经授权的系统访问，旨在通过各种技术控制公司的在线服务器。 网络事件 通过社会工程、中间人攻击和拒绝服务攻击等方法违反公司的系统安全政策。 网络靶场 公司系统的交互式模拟表示，连接到模拟互联网环境，以便于培训潜在的网络安全专业人员。网络安全风险 未经授权访问 IT 系统可能会对公司的运营产生不利影响，从而导致公司 IT 系统和/或其中包含的数据发生故障、中断、修改或破坏。 数据机密性 保护敏感或机密数据（如客户详细信息）免遭未经授权的访问和泄露。 数据丢失防护 (DLP) 数据丢失防护（有时称为数据泄漏防护或信息丢失防护）是一种安全解决方案，可识别并帮助防止不安全或不当共享、传输或使用敏感数据。它可以帮助您的组织监控和保护本地系统、基于云的位置和端点设备上的敏感信息。