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气候工人中心在国家路线图上提交，以保护和保护澳大利亚30％的土地到2030年
如果政府适当考虑气候，生物多样性和农业成果（无论是权衡和共同利益），政策和计划将更加有效，并提供更强大的方向。国家路线图将指导政府如何选择保护领域并支持其管理。因此，它提供了一个机会，以确保受保护的土地具有较高的生物多样性价值，并可以提供额外的好处。如果政府在选择保护区域时，政府对土地所有者的多个目标和利益表示了，则可以实现更大的总体价值。国家路线图可以帮助塑造农业生产中受保护土地的镶嵌物，或确定共同利益的机会，例如保护土地本身的碳存储。
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。
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。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
HKU生态学家首先将一个昆虫群放在一个世纪的生物多样性地图上
为了应对这一挑战，Guénard教授一直领导一支国际团队在十多年内组装近16,000种蚂蚁物种的分销数据。蚂蚁是最广泛和生态上占主导地位的昆虫之一，加权是Guénard教授先前的一项研究中所示的野生鸟类和哺乳动物的两倍。对于昆虫群体，它们有相对有据可查的文献。Guénard教授团队的辛勤工作汇编了300多年来对蚂蚁研究的数据，使使用包括生物信息学和机器学习在内的先进技术可以预测和分析其分布。最后，他们能够生成第一个蚂蚁的生物地理图。
带有欺骗性的图上安全博弈中的综合资源分配与策略合成
欺骗在信息不完全的战略互动中起着至关重要的作用。受安全应用的启发，我们研究了一类具有单边不完全信息的双人回合制确定性博弈，其中玩家 1（P1）的目的是阻止玩家 2（P2）达到一组目标状态。除了行动之外，P1 还可以放置两种欺骗资源：“陷阱”和“假目标”，以误导 P2 有关博弈的转变动态和收益。陷阱通过使陷阱状态看起来正常来“隐藏真实”，而假目标通过将非目标状态宣传为目标来“揭示虚构”。我们感兴趣的是联合合成利用 P2 错误信息的 P1 的最佳诱饵放置和欺骗性防御策略。我们在图模型上引入了一个新颖的超博弈和两个解决方案概念：隐秘欺骗必胜和隐秘欺骗几乎必胜。这些确定了 P1 可以在有限步内或以 1 的概率阻止 P2 到达目标的状态，并且 P2 不会意识到自己被欺骗了。因此，确定最佳诱饵位置相当于最大化 P1 的欺骗获胜区域的大小。考虑到探索所有诱饵分配的组合复杂性，我们利用组合合成概念来表明诱饵放置的目标函数是单调的、非减的，并且在某些情况下是亚模或超模的。这导致了一个诱饵放置的贪婪算法，当目标函数是亚模或超模时实现 (1 − 1 / e ) 近似。提出的超博弈模型和解决方案概念有助于理解各种安全应用中的最佳欺骗资源分配和欺骗策略。
RDF知识图上的机器学习有关药物安全：Reactome Data
我们的研究旨在使用应用于使用Reactome数据库构建的KG的ML技术来发现信号通路中的新节点和/或链接。目的是在不良药物反应的机制中进行互联，并确定潜在的新相关途径。这种方法增强了我们对途径动态的理解。我们的初步发现显示了与ADR相关的途径的有希望的提示。我们提出的方法是基于使用基于描述的推理的使用，并通过MOWL库嵌入生成。解释我们的发现强调了ML在公斤药物安全研究中的潜力。与药理学家和生物学家等领域专家的合作对于进一步的验证和研究至关重要。需要解决诸如数据异质性和模型性能优化之类的挑战。可以在我们的github存储库2上找到一个详细的描述，图形摘要和可执行的笔记本。
在时间图上的异常检测，以抑制多代理强化学习中对抗性通信
多代理增强学习（MARL）系统中的对抗沟通可能会对其性能产生重大的负面影响。这可能导致系统的次级优势，这是由于不正确或误导性信息引起的决策不良。以前的消除或减少对抗性交流的方法表明，在特定情况下，多代理通信的空间特征可用于检测。但是，它们的有效性是有限的，并且没有很好的文档，尤其是在复杂的场景和针对具有国防策略知识的恶意代理商中。此外，尽管许多先前的作品都集中在代理到代理交流的规范上，但其时间的性质和特征已在很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们基于在时间图上的异常检测技术来测试许多不同的假设，以检测MARL系统中对抗性通信的检测和抑制。此外，我们提出了一种新颖的方法，并系统地评估了其在两个复杂的合作场景上使用各种不同的对手剂的有效性。最后，我们开发了一个框架，用于通过对抗性通信进行MARL实验，该实验可以为设计一致且可重现的实验提供统一的方法。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。
在完整的两部分图上计数量子
量子计数是一种关键量子算法，旨在确定数据库中标记元素的数量。该算法基于量子相估计算法，并使用Grover算法的进化算子，因为其非平凡特征值取决于标记元素的数量。由于Grover的算法可以看作是在完整图上的量子步行，因此扩展量子计数的自然方法是在不完整的图上使用基于量子 - 步行的搜索的进化运算符，而不是Grover的运算符。在本文中，我们通过分析具有任意数量的标记顶点的完整两分图上的量子步行来探讨此扩展。我们表明，进化运算符的某些特征值取决于标记的顶点的数量，并且使用此事实，我们表明量子相估计可用于获得标记的顶点的数量。与我们的算法与原始量子计数算法紧密相位的两分图中标记顶点数量的时间复杂性。