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赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
关于量子退火器的高质量嵌入的讨论
人们已经尝试过多种方法来设计有效的方法来寻找 QA 中 Ising 问题的映射。这些尝试可以分为两类。第一种方法是寻找具有近乎最优嵌入的完全图的嵌入，同时考虑目标图的结构。第一项工作是由 V. Choi [3] 提出的，它提供了三角布局上完全图的最佳嵌入（TRIAD 方案）。这项初步工作由 C. Klymko 等人完成。[6]，他们提出了一种次要嵌入方法，专门用于在由定期分派的完全连通二分子图组成的格子上查找团嵌入。该方法考虑不可操作的量子位（目标图通常包含一些禁用的量子位），并生成从初始近乎最优的团嵌入派生的有效嵌入。第二种方法考虑在部分已知或未知的目标图上嵌入未知结构化输入图的算法。[2] 中提出了一种初始的通用启发式方法，并在 [4] 中实现。该算法由两步组成：第一步是为每个逻辑量子位找到一个允许重叠的初始映射（即，顶点 v ∈ V t 可能映射 V s 中的多个顶点 ϕ ( v )。第二步是细化，通过删除顶点映射 ϕ ( v ) 并寻找该顶点的更好映射来迭代改进映射，从而最小化物理顶点的总数。顶点映射的质量用成本函数计算。没有任何重叠的输出图被认为是有效的。当在特定次数的尝试期间没有取得任何改进时，细化阶段结束。其他几种启发式算法一直在重复使用这种算法
co在石墨烯中稳定嵌入的单原子催化剂上的吸附
的确，受限的金属原子显示宿主系统费米水平附近的局部原子状态。这些状态，无论是填充还是空，都可以分别有利于氧化或还原化学过程。出现的问题是：（i）SAC的化学活性主要取决于被困的金属原子的类型，还是由二二剂GR层中的金属限制来决定，这意味着金属本身的性质不太相关，并且（ii）底层金属是否扮演着作用。回答这些问题对于设计基于智能SAC的系统至关重要，因为它需要理解有助于系统反应性的所有因素，从而确定具有更大意义的人，从而适当地指导材料准备。遵循此流，在我们最近的工作中，[31]我们成功创建并彻底地表征了基于GR的系统，其中单个CO原子被困在GR
手性磁体薄膜中嵌入的 Skyrmion 袋
磁性 skyrmion 是具有类粒子特性的拓扑非平凡自旋配置。早期研究主要集中于拓扑电荷 Q = − 1 的特定类型的 skyrmion。然而，二维手性磁体的理论分析已经预测了 skyrmion 袋的存在——具有任意正或负拓扑电荷的孤子。虽然这种自旋结构是亚稳态，但最近的实验观察证实了孤立 skyrmion 袋在有限范围的施加磁场中的稳定性。这里利用 Lorentz 透射电子显微镜展示了 B20 型 FeGe 薄板中 skyrmion 袋的非凡稳定性。特别是，结果表明，嵌入 skyrmion 晶格中的 skyrmion 袋即使在零或反转的外部磁场中也能保持稳定。提供了一种用于成核此类嵌入式 skyrmion 袋的强大协议。结果与微磁模拟完全吻合，并建立了立方手性磁体薄板作为探索宽谱拓扑磁孤子的有力平台。
Graph-DTI：一种基于异构网络图嵌入的药物-靶标相互作用预测新模型
受近年来图嵌入和知识表示学习的启发，我们开发了一种新的端到端学习模型，称为 Graph-DTI，它整合了来自异构网络数据的各种信息，并自动学习保留拓扑的药物和靶标表示，以促进 DTI 预测。我们的框架由三个主要构建块组成。首先，我们整合了药物和靶标蛋白的多种数据源，并从一组数据集中构建了异构网络。其次，通过使用受 GCN 启发的图自动编码器提取高阶结构信息来学习节点（药物、蛋白质）及其拓扑邻域表示，形成异构网络。最后一部分是预测潜在的 DTI，然后将训练好的样本发送到分类器进行二元分类。
使用结构图嵌入的快速蛋白质结构搜索
考虑到局部几何形状[5]，坐标对齐[6]和3D Zernike的描述符[7，8]，已经开发了多种方法来比较，对齐和搜索[1] [1] [1] [2，3，4]。由于蛋白质结构比序列[9]更保守[9]，这些方法已被证明在远程同源性检测[10]，蛋白质分类[11]中有用[11]，从结构[12]推断功能[12]，聚类大数据库[13，14]并评估结构预测的准确性。最高的精度方法倾向于根据DALI等坐标[3]进行仔细的比较，但是搜索大型结构数据库，例如Alphafold蛋白结构数据库[15，16]或ESM宏基因组图[17] [17]使用这些方法很慢。最近，foldseek [18]通过将一级序列转换为一系列学到的局部特长基序来解决了这个问题。然后，它使用生物信息学中快速序列搜索的丰富历史记录大大减少查询的成对比较时间与数据库的每个成员。为了进一步减少搜索时间，应更快地将成对比较步骤进行。
kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
从存档的福尔马林固定石蜡嵌入的组织产生高质量DNA和RNA的方案开发
方法：就本研究而言，来自肺，肝，结肠和肾脏的人FFPE活检组织是从单个中心的生物座席中获得的。基因喷气基因组DNA纯化试剂盒（目录＃K0722）从Thermo Fisher Scientific和Recocousal kecouseall总核酸分离试剂盒中获得了从生活技术中获得的总核酸分离试剂盒，并分别用于提取DNA和RNA。简要地，修改涉及扩展试剂孵育时间，增加样品体积和洗涤步骤，并增加最终核酸的恢复和浓度步骤。将每个组织样品的8-10μm厚约8-10μm，并用于提取。使用纳米体分光光度计验证了获得的核酸的纯度。
可嵌入的智能单–Battery Charger规范
在充电期间，充电器读取电池状态，电池模式，电池电流，电池电压和电池温度。然后将电池电压和电流传递到电荷控制芯片上，该芯片已配置为最多21伏和/或4安培（最大60W）。不断从电池中读取特定的电压和电池电流，然后每秒传输到电荷控制芯片。当电池充满充电，开始请求0电流并发出terminate_charge_alarm警告时，会发生正常的充电终止。一旦充满电，如果将电池连接到充电器上，充电器将根据电池要求重新启动充电。通常，电池要么请求滴流电流，否则将在预定的自我放电后开始请求电流。允许留在充电器上的带电电池。如果电池或充电器丢失了通信，则充电将停止并指示错误条件。充电将在恢复通信后自动恢复。充电器用于小于18VDC的输入电压。
基于变分深度嵌入的主动学习用于肺炎诊断
机器学习的工作原理与人类训练大脑的方式类似。一般来说，先前的经验通过激发大脑中的特定神经细胞并增加它们之间的链接权重来为大脑做好准备。机器学习还通过对训练集进行训练，不断改变模型中的权重来完成分类任务。它可以进行大量的训练，并在特定领域实现比人脑更高的识别准确率。在本文中，我们提出了一种主动学习框架，称为基于变分深度嵌入的主动学习 (VaDEAL)，作为一种以人为中心的计算方法，以提高诊断肺炎的准确性。由于主动学习 (AL) 通过标记最有价值的查询来实现标签高效学习，我们提出了一种新的 AL 策略，该策略结合了聚类来提高采样质量。我们的框架由 VaDE 模块、任务学习器和采样计算器组成。首先，VaDE 对整个数据集执行无监督的维度减少和聚类。端到端任务学习器在训练模型的目标分类器的同时，获取 VaDE 处理样本的嵌入表示。采样计算器将通过 VaDE 计算样本的代表性，通过任务学习计算样本的不确定性，并通过计算当前样本和先前样本之间的相似性约束来确保样本的整体多样性。通过我们新颖的设计，不确定性、代表性和多样性分数的组合使我们能够选择最具信息量的样本进行标记，从而提高整体性能。通过在大型数据集上进行的大量实验和评估，我们证明了我们提出的方法优于最先进的方法，并且在肺炎诊断中具有最高的准确率。