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I.简介我们欢迎有机会向CMA提交我们最近发表的临时决策报告（PDR）的观点，以进一步进行其正在进行的云市场调查。我们同意CMA的总体观点，即英国各地的云服务竞争不佳。我们认为，由于竞争无效，云服务也有更多的潜力来推动更好的安全性和效率结果。尽管CMA的最新发现是朝着正确方向迈出的一步，但要确保所有企业和最终客户都可以从平等的基础上向云的过渡中受益，还有更多的事情要做。CloudFlare是一家连接云提供商，它提供解决方案，以使组织能够使员工，应用程序和网络更快，更具弹性和更安全，同时降低复杂性和成本。1 Cloudflare的服务套件包括1）服务，可保护和交付内容，数据和应用程序； 2）无服务器计算开发人员平台，其中包括用于边缘托管代码，数据存储和人工智能模型的产品，以及3）零信任安全产品，该产品为客户员工提供了身份验证并可以安全地连接到内部资源的能力。此提交列出了Cloudflare在云计算市场以及可以探索的潜在监管干预措施上的看法。
基于学习：图理论方法
在当代景观中，对配备强大的批判性思维和解决问题技能的劳动力的需求达到了前所未有的水平。这些认知能力被认为是驾驶迅速发展的全球环境的复杂性的必要性，而各个行业的雇主越来越强调其招聘标准（世界经济论坛，2020年）。应对这种不断增长的需求，教育领域发生了重大的转变，强调着将策略纳入课程中培养这些基本技能的策略（国家研究委员会，2012年）。在这种教育发展中，一个特别有希望的途径是采用基于游戏的学习（GBL）。这种教学方法利用了游戏的内在吸引力和参与度，以创建积极促进参与和知识获取的交互式学习环境（Kinzer等，2015）。GBL对传统学习方法提供的优点是多方面的，并为批判性思维和解决问题的技能的发展做出了重大贡献。1.1。基于游戏的学习的吸引力
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。
人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18
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
空间耦合LDPC码的分层译码算法
图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线，其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系，其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果，可以看出： (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时，所提算法的性能优于 SWD 算法。如，当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时，为达到 10 –6 BER ，所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ，而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB ， 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时，与 SWD 算法相比，所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如，当信噪比为 2.5 dB 时，为了获得 10 –3 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ；当信噪比为 4.0 dB 时，为了达到 10 –5 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ，此时所提算法的迭代