Advanced Pandas Patterns Most Data Scientists Don’t Use
学习方法链接、pipe()、高效联接、优化的 groupby 操作和向量化逻辑，以编写更快、更清晰的 pandas 代码
ProVenTL：用于预测来自蛇毒的肽-蛋白质相互作用用于癌症治疗的迁移学习框架摘要肽-蛋白质相互作用（PepPI）的准确预测对于推进基于肽的抗癌药物设计至关重要。在本研究中，我们介绍了 ProVenTL，这是一种计算机辅助分子设计框架，它利用迁移学习和蛋白质语言模型嵌入来增强 PepPI 预测的准确性和可解释性。探索了两种互补策略：(i) 使用 Calloselasma rhodostoma 毒液肽和癌症相关蛋白的精选数据集对来自蛋白质数据库 (PDB) 的大规模 PepPI 数据进行预训练的 CAMP 模型，以及 (ii) 将 ProtT5 嵌入与堆叠自动编码器深度神经网络 (SAE-DN
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 18, Issue 2, April 2026
1) 机器人抓取中一致路径的抓取表示和检测作者：L. Chen, Z. Li, J. Yang, Z. Lu, P. Wu, T. ChenPages: 302 - 3022) CIDDA: Classifier-Driven Implicit Discriminator Domain Adaptation for EEG-Based Emotion Recognition and Depression Severity Grading作者：R. Hu, Z. Yang, J. Shan, N. Su, Y. Tang, H. Yan, X. Lv, D. Fu, H. Zhu, T. Jia
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 10, Issue 2, April 2026
1) 交互式和可解释数据驱动建模的人机交互框架作者：S. Hong, W. Yu, T. Chai 页数：1072 - 10832) 使用代理传输的数据流驱动动态多目标优化作者：Z. Liu, H. Wang, M. Kong, Y. Jin 页数：1084 - 10973) PMGDA: A基于偏好的多重梯度下降算法作者：X.Zhang, X.Lin,Q.Zhang页数：1098 - 11104) AGCTO: Attributed Graph Clustering With Transitive Order Convolutional Autoencoder作者：Y. Xie, J. Wa
Soft Computing, Volume 30, Issue 4, April 2026
1) 规则域和不规则域上非线性高维广义 Benjamin-Bona-Mahony-Burgers 方程的局部化方法作者：Parisa Ahmadi Balootaki, Mojtaba Fardi, Babak Azarnavid 页数：2175 - 21882) 扩展剩余格上 L-模糊近似算子的代数性质作者：Michiro Kondo页数：2189 - 21963) 涉及 CMP 逆的复杂模糊矩阵方程的一般代数解和近似解作者：刘双福、龚增太页数：2197 - 22184) 广义导数下模糊微分方程解的分析作者：Felipe LongoBeatriz LaiateJoão F. C. A. Me
