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World File Search System噪音量
实用人工智能代理
定义 1.2. 理性代理 代理应根据其感知到的内容和可以执行的操作努力做正确的事情。正确的操作是使代理最成功的操作。性能指标是代理行为成功的客观标准。例如，吸尘器代理的性能指标可以是清理的灰尘量、花费的时间、消耗的电量、产生的噪音量等。对于每个可能的感知序列，理性代理应根据感知序列提供的证据以及代理所拥有的任何内置知识，选择预期最大化其性能指标的操作。理性不同于全知。代理有时无法知道所有事情，因此理性仅意味着有限的知识。代理可以执行操作以修改未来的感知，从而获得有用的信息。这就像信息收集或探索。如果代理的行为由其自身经验决定，并且具有学习和适应的能力，则代理是自主的。
数据和文本挖掘SUMGNN：通过有效的知识图摘要
动机：由于药物与药物相互作用（DDI）数据集和大型生物医学知识图（kgs）的可用性不断提高，因此使用机器学习模型可以准确检测不良DDI。然而，这在很大程度上仍然是一个开放的问题，如何有效利用大型和嘈杂的生物医学kg进行DDI检测。由于其巨大的大小和公斤的噪音量，将KG与其他较小但较高质量的数据直接整合在一起通常是不那么好处（例如实验数据）。大多数现有方法完全忽略了kgs。有些试图通过图形神经网络将KG与其他数据直接集成在一起，成功有限。此外，大多数预先的作品都集中在二进制DDI预测上，而多型DDI药理学效应预测更有意义但更艰巨的任务。结果：要填补空白，我们提出了一种新方法sumgnn：知识汇总图形神经网络，该网络可以通过子图提取模块来启用，该模块可以有效地锚定在kg的相关子图上的基于自我意见的基于子分类的知识中的相关子图中的相关范围，以生成多个元素的知识和数据集成的多个频道和数据集成的频道和数据。 significant- ly improved multi-typed DDI predictions.sumgnn的表现优于最佳基线高达5.54％，而在低数据关系类型中，绩效增长尤为重要。此外，SUMGNN通过每个预测的生成的推理路径提供了可解释的预测。可用性和实施：该代码可在补充材料中找到。联系人：cao.xiao@iqvia.com补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。