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脑培养图。 ...
大脑和企业文化映射。寻找创新的来源就像更好地了解大脑。难以捉摸，但越来越好！构造研究人员和科学家，从来没有学习过大脑及其起作用。了解企业文化可以远远落后吗？如果我们有能力更好地理解人脑的工作，这是世界上最复杂的装置，我们也可以更好地了解组织的文化，从某种意义上来说，这是公司所有大脑的总和。我们真的了解公司的文化吗？在启动一项改善创新性计划之前，了解有关企业文化的更多信息是否重要？“探测探索者”技术相似吗？了解一种要鼓励创新的文化是提高创新能力的重要一步。事实证明，试图了解公司的运作，尤其是其文化的运作，与深入研究人脑的复杂性和功能非常相似。显然，大脑比公司的文化要复杂得多，但是在理解大脑功能的方法和理解公司文化的方法之间存在相似之处。映射大脑的活动，能力，联系，优势和劣势的科学与试图理解公司文化有关。映射1;当动作和反应之间没有明显的线性或可观察的路径时，一种解决根本原因的技术是用于探索人脑的技术之一。
子图结构对图神经网络的成员推理攻击
图形神经网络（GNN）已被广泛应用于不同域之间的变量应用。但是，最近的研究表明，GNN易受成员推理攻击（MIA）的影响，该攻击旨在推断该模型的培训数据中包括某些特定的数据样本。虽然大多数先前的MIA都集中在训练图内的单个节点和边缘的成员中，但我们引入了一种新型的成员推理攻击形式，称为结构成员推理攻击（SMIA），该攻击（SMIA）旨在确定一组特定的目标结构，例如某个特定目标结构，例如集团或多跳训练图中的特定目标结构。为了解决此问题，我们提出了新颖的黑盒SMIA攻击，这些攻击利用了目标GNN模型产生的推理的预测输出。我们的方法涉及培训三标签分类器，该分类器与影子训练相结合，有助于加入推理攻击。我们对三种代表性GNN模型和三个现实世界图数据集的广泛实验评估表明，我们提出的攻击始终超过三个基线方法，包括采用常规链接成员资格推理攻击来推断子图结构的方法。此外，我们设计了一种防御机制，将扰动引入节点嵌入，从而影响了目标模型的相应预测输出。我们的防御选择性地覆盖了节点床中的尺寸，这些尺寸对模型的准确性影响最小。我们的经验结果表明，我们的方法的防御效力与两种既定的防御技术相媲美，这些技术采用了差异隐私。此外，与现有的两种防御方法相比，我们的方法在防御强度和目标模型的准确性之间取得了更好的权衡。
国际干细胞科学学会（ISSCR）“关于人类干细胞的使用...
附录1关于干细胞标准表征附录2命名标准的建议2附录3细胞培养物中卫生任务的标准标准，用于鉴定未分化的人类多能干细胞的标记4标记，并监视多发性系统差异的监测多种系统差异化附录附录5基因分析方法的研究<人工分析方法是在人类的分析方法中披露的词组<人类的分析<人类词组<
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
