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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。
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。
嵌入的纳米图案，用于在透明导电膜中有选择地抑制导热率和增强的透明度
透明的导电氧化物（TCO）薄膜是许多光电应用中的基石，包括显示器，光伏和触摸屏。在这些设备中，需要同时具有较高光学反式差异和电导率的薄膜。理想情况下，在正常设备操作期间产生的热量必须理想地补偿以实现最佳功能。解决热人类生物问题的一种可能方法是将热电（TE）属性添加到TCO膜中。然而，在保持最佳电导率和光学透明度的同时提高了TE性能是具有挑战性的：热和电运输特性已深深交织在一起。在这里，我们演示了一种方法，可以独立选择光学透明度，电导率和导热率。嵌入的纳米图案结构充满了二锡氧化物（ITO），并将其夹在两个ITO层之间。所得的三层结构表现出降低的导热率和出色的电导率。这是通过嵌入的ITO纳米模式中的电子通道来实现的，该纳米模式在电气连接顶部和底层的情况下，同时限制了声子介导的热传导。调整纳米图案的填充分数和厚度以提高光学传输，从而获得高于裸露膜的透明度。结果是透明的TCO三层层膜，具有同时高的TCO和功绩的热电图。
Willems的非线性系统的基本引理，带有Koopman线性嵌入
摘要 - Koopman操作员理论和Willems的典型诱饵都可以为非线性系统提供（近似）数据驱动的线性表示。但是，为Koopman操作员选择提升功能是具有挑战性的，并且来自Willems的基本引理中数据驱动模型的质量无法保证对上的非线性系统。在本文中，我们将Willems的基本引理扩展到接受Koopman线性嵌入的一类非线性系统。我们首先表征非线性系统的轨迹空间与其Koopman线性嵌入的关系之间的关系。然后，我们证明了Koopman线性嵌入的轨迹空间可以通过非线性系统的丰富轨迹的线性组合形成。结合这两个结果会导致非线性系统的数据驱动表示，该系统绕过了对提升函数的需求，从而消除了相关的偏差误差。我们的结果表明，轨迹库的宽度（更多轨迹）和深度（较长的轨迹）对于确保数据驱动模型的准确性很重要。
针对量子对手的 PRF 水印
我们发起了针对量子对手的软件水印研究。量子对手会以盗版软件的形式生成量子状态，从而可能从经典标记软件中删除嵌入的消息。从量子盗版软件中提取嵌入的消息非常困难，因为测量可能会不可逆地改变量子状态。在针对经典对手的软件水印中，消息提取算法关键是使用经典盗版软件的（输入-输出）行为来提取嵌入的消息。即使我们用量子安全构建块实例化现有的水印 PRF，由于上述量子特定属性，它们是否对量子对手安全尚不清楚。因此，我们需要全新的技术来实现针对量子对手的软件水印。在这项工作中，我们为量子对手（对量子对手不可移除）定义了安全水印 PRF 和 PKE。我们还介绍了两个水印 PRF 和一个水印 PKE，如下所示。
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电气工程
（2）控制和机器人技术（CR）（5）纳米技术，高级材料和设备（NMD）EE 132-铅课程*自动控制（4）EE 133-铅课程*固态电子设备（4）EE 128嵌入的感应和启动。sys。（4）EE 117电磁学II（4）EE 142传感器数据的模式识别和分析（4）EE 136 EE 136半导体器件处理（4）EE 144机器人介绍（4）EE 137 EE 137半导体式（半导体）材料（4）EE/ME 145 ROBOTIOT PLANIPENT（4） EE 146计算机视觉（4）EE 139磁性材料（4）EE 151数字控制概论（4）EE 162纳米电子学入门（4）EE 152图像处理（4）ENGR 160工程优化技术入门（4）（6）（6）电力系统和智能网络（PSSM）EE 155-领导系统11和7 -END -END -ENGED -7 -EEN END* EED*电动系统分析（4）（4）（4）（4）（4）（4）（4）（4）（4）（4）（4）（4）（4）电磁学II（4）EE 128-铅课程*嵌入的传感和驱动。sys。（4）EE 123电源电子设备（4）EE 135模拟集成电路布局和设计（4）EE 128嵌入的感应和驱动。sys。（4）EE 147图形处理单元计算和编程（4）EE 153电动驱动器（4）EE 165设计集成电路和系统的可靠性。（4）ENGR 160工程优化技术（4）EE/CS 168 VLSI设计简介（5）CS 161计算机系统的设计和建筑（4）ENGR 160工程优化技术（4）
