XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图饼
基于图的机器学习方法
本研究文章使用图理论和机器学习技术探讨了Instagram影响者网络。随着社交媒体人物的日益影响，了解其网络结构和动态对于有效的营销和品牌参与至关重要。我们将Instagram的影响者生态系统建模为图形，并应用几种机器学习算法，包括Node2VEC和Word2Vec，以执行诸如链接预测和社区检测之类的任务。我们的分析揭示了影响者互动和网络连接性的重要模式，从而为有影响力的行为和在线社区的形成提供了可行的见解。这些发现为优化营销策略和增强社交媒体环境中的品牌合作提供了宝贵的影响。
Roozbeh Yousefzadeh 和 Xuenan Cao。2022 年。当人工智能模型进行推断时，我们应该在多大程度上信任它们？。1, 1（2022 年 1 月），
图 1. 饼图显示了训练集凸包之外的测试样本的百分比。对于 7% 的测试样本，没有一个训练样本具有相同的性别、种族、原籍国、婚姻状况和工作类别。因此，任何模型也必须沿着这些分类方向进行推断。对于 45% 的测试样本，推断发生在受教育年限、年龄、资本和每周工作小时数等维度上。对于剩余的 47% 的测试样本，模型可以在训练样本之间进行插值。该统计数据表明，对于该数据集的测试样本，推断是丰富且重要的。
人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18
C24_Curriculum-计算机科学与工程文凭
●练习对话 /对话 /语音并回答问题。●研讨会。●收集成功人士的简历。●叙述一个故事。●准备链故事。●词汇建筑游戏。●谈论事件 /事件 /记忆 /梦想 /榜样。●著名人物的访谈。●收集无名英雄的传记。●阅读以获取主要想法和特定细节。●图片描述。●收集名人写的信件并分析。●描述一个过程。●使用地图给出说明。●收集用户手册并分析给出的指令集。●收集各种报告并分析信息。●收集以表，树图和饼图形式给出的官方信息。参考：
使用图神经网络和接触图预测药物-靶标亲和力
计算机的高性能使得它们可以为药物设计中的实验室实验提供帮助。1因此计算机辅助药物设计在过去的几十年里得到了发展，充分利用高性能计算机，可以快速模拟药物设计中的诸多步骤，各种应用也逐渐发展起来。例如，NAMD (NAnoscale Molecular Dynamics)2、GROMACS3和Amber4提供了相对精确的分子动力学模拟手段，可以模拟分子体系在特定条件下的自然运动。分子对接可以探索不同分子之间的结合构象空间，帮助研究人员找到最佳的对接构象。许多专注于分子对接的方法包括DOCK、5AutoDock、6GOLD7等。随着深度学习在各个领域的卓越成就，基于深度学习的药物设计应用和模型不断涌现。Preuer等人。构建了一个前馈神经网络，并提出了一个名为 DeepSynergy 8 的模型来预测抗癌药物的协同作用。DeepTox 9 由一个深度神经网络组成，被提出用于毒性预测，并在 Tox21 挑战数据集中表现良好。10 BSite-pro 11 使用随机森林分类器仅基于序列来预测蛋白质结合位点。Lenselink 等人证明深度神经网络的表现优于生物活性基准集。12 Ciriano 等人总结了最近基于机器翻译的蛋白质化学计量建模