在本文中，我们提出了 FALCON，这是一种基于学习的多路径调度程序，可以快速准确地适应随时间变化的网络条件。...下面，我们描述两类多路径调度程序：基于预定义规则和基于 ML 方案。 基于预定义规则的调度程序： 传统的多路径调度程序遵循不会随时间改变的预定义规则。...因此，在这种情况下，不会突然放弃模型 / 策略，这可能会导致对环境特征的突然变化的反应变慢。使用在线学习而没有放弃机制的多路径调度程序的示例有 [8]、[7]。...因此，如第一部分所强调的，多路径调度器应该能够快速准确地适应具有挑战性的时变网络条件。...事实上，规则通常相当简单和粗粒度（例如，选择具有最小平均 RTT 的路径），因此无法准确适应网络条件的复杂动态。基于在线学习的调度程序可以确保得出准确的调度策略。
近期，图神经网络（GNNs）已成为处理图结构数据的标准方法。先前的研究揭示了它们的潜力，但也指出了它们的局限性。不幸的是，已经有研究表明标准的 GNNs 在表达能力上存在限制。...在本文中，我们提出了路径神经网络（PathNNs），这是一种通过聚合从节点发出的路径来更新节点表示的模型。...我们推导出 PathNN 模型的三种不同变体，它们分别聚合单个最短路径、所有最短路径以及长度最多为 K 的所有简单路径。...我们证明其中的两种变体在表达能力上严格超过了 1-WL 算法，并且我们通过实验验证了我们的理论结果。...我们发现 PathNNs 能够区分那些 1-WL 无法区分的非同构图对，而我们最具表达能力的 PathNN 变体甚至可以区分 3-WL 无法区分的图。
CvT : Introducing Convolutions to Vision Transformers，由McGill&微软联合提出《CvT》，将卷积操作加入到Vision Transformer中，捕获更详细的局部信息...预训练下ImageNet Top-1准确率达到87.7%！代码已开源！...例如，图像具有很强的2D局部结构：空间上相邻的像素通常高度相关。CNN通过使用局部感受野、共享权重和空间降采样，强制捕获该局部结构，从而实现一定程度的平移、缩放不变性。...这使得该模型不仅能够捕获局部信息，而且还可以逐步减少序列长度，同时跨阶段增加token特征的维度。...这使得模型能够进一步捕获局部空间上下文，并减少注意力机制中的语义歧义。这还使得计算复杂度大大降低，因为步长不为1的卷积可以对key和value矩阵进行降采样，以将效率提高4倍或更多。
PROTAC的分子设计通常涉及三个组成部分：弹头、连接体（linker）和E3配体。...弹头和E3配体的设计通常遵循小分子药物设计的原则，现有的小分子抑制剂或E3配体可以直接使用，也可以通过骨架跃迁或官能团修饰等技术进行进一步优化。...随着人工智能技术的飞速发展，如今已涌现出众多基于深度学习的模型，这些模型能够辅助设计或自动生成PROTAC的linker部分，从而极大地提高了设计效率与准确性。 图2....Li等人开发了的DeepPROTAC，将PROTAC分为弹头、E3配体和linker三大组件，并结合靶蛋白和E3连接酶口袋环境的信息，实现了对PROTAC活性的预测。...而PROTACable方法则采用SE(3)-Transformer框架来预测PROTAC的降解能力，这种几何DL框架非常适合捕获PROTAC、POI和E3连接酶之间的复杂相互作用。
Z-VAD-FMK的C端弹头（氟甲基酮）可以通过亲核攻击稳定地与3CLpro的Cys145残基共价结合。...在MATIC模型的预测中，Z-VAD-FMK的3CL抑制被预测为阳性，而抗病毒药物被预测为阴性，这与基本事实一致。3CL任务中弹头明显突出，缬氨酸和丙氨酸侧链被捕获用于抗病毒任务（图 3C）。...这两种氨基酸缬氨酸和丙氨酸是疏水的，对应于细胞渗透性。真正的双阳性paxlovid被该模型准确地预测为双阳性。在 3CL任务中，模型对与Cys145及其周围原子形成共价键的腈碳进行了高度加权。...paxlovid的最近邻boceprevir与Cys145形成关键共价键的关键区域虽然与 paxlovid大部分不同，但也被该模型捕获。...分子2含有类似于MI-23的子结构，它可以通过弹头醛的碳与Cys145的硫原子形成共价键。另一方面，对应于分子1和2的抗病毒任务的子结构大大提高了细胞渗透性。
报告简要 报告表示：成功的网络攻击可能会完全抵消潜艇操作指令，造成人员伤亡、战败，甚至有可能引起直接或间接地核弹头发射。...英国军方官员却认为，英国“三叉戟”核潜艇运行系统实行物理隔离，不会受到网络入侵，但英美安全信息委员会却不这么认为。...报告研究人员声称，虽然潜艇船体在海上正常行驶期间不会遭受网络攻击，但很容易在其他时间点受到恶意软件类攻击，例如在海军基地的停靠维修期间。...虽然“三叉戟”潜艇网络系统与互联网及其它民用网络隔离，但其潜艇、导弹、核弹头和各种后备支撑系统都依赖于计算机网络和软硬件设备才能正常运行，这些数字部件都经过设计编程，包含独立的数据系统，必须定期进行升级...降低风险的有效方法加强分包商、系统维护、组件开发设计和软件更新各个环节的安全考虑，总体提高潜艇运维链各个环节的网络入侵抵御能力。对核武系统而言，这将是网络战争时代重要而紧迫的任务。
迷你噩梦 和我一起想象一个爆炸力相当于1兆吨（即100万吨）的核弹，据说是现代俄罗斯洲际弹道导弹携带的弹头大小（美国洲际弹道导弹携带的弹头可能比这更大），在四英里外引爆这种大小的炸弹会产生相当于 5 级飓风...2007 年的一项研究估计，爆炸 100 枚小型核弹头，仅相当于地球总武库的 0.03%，可能导致“总伤亡人数等于第二次世界大战全世界夺走的生命数量”，留下巨大的云层，将 5 兆吨的煤烟（黑烟）和灰烬带入大气层...枚核弹头中的 250 枚？...如果我们使用这个数量的核弹头，海水将逐渐开始退去，依赖于光合作用过程的海洋浮游生物（浮游生物）的数量将减少 5%- 15%，此外，世界各地的渔民可能会看到他们的产量下降约 30%。...虽然世界会变得更冷，但核冬天（或一些研究人员更喜欢称之为“核陨落”）不会类似于人类造成的“常规气候变化”，但事情会更进一步，在短期内，由于称为海洋酸化的现象（这种现象是由于二氧化碳在世界海洋中的溶解显着增加
作者提出了Interformer，一个建立在图Transformer架构之上的模型，利用相互作用感知混合密度网络捕获蛋白质-配体相互作用。...内部模块通过捕获同一分子内的相互作用来更新每个原子的节点特征。然后将这些更新的节点特征输入到相互作用模块（inter-block）中，捕获蛋白质和配体原子对之间的相互作用，从而进一步更新节点和边特征。...或者，像DiffDock这样的方法仅仅最小化均方根误差（RMSD）作为损失函数，导致对接过程仅仅近似晶体结构，而不是捕获关键的特定相互作用。...因此，这一系列小分子必须考虑共价弹头腈基（warhead nitrile group）的定位，它必须与CYS-145形成共价键。通过SAR分析，TAD 6-ref在空间上是合理的。...这种方法通过关注蛋白质和配体原子对之间的特定相互作用，使Interformer能够区分不太准确和更有利的对接位姿，使模型能够增强在现实场景中预测的泛化能力。
仅在出现问题时尝试抓住问题可能需要数周的时间。解决间歇性问题有四个关键步骤。首先，您必须进入数据包的路径。其次，您需要能够长时间捕获，以确保您不会错过这个问题。...继续阅读以了解如何使用IOTA 1G可靠地找到这些问题的根源。 1、访问和捕获数据包 设置IOTA以捕获数据包的第一步是以内联模式配置捕获端口。...对于一般的电脑来说，这意味着，数据可以被捕获几天或几周而不会丢失任何数据。当数据包被捕获时，IOTA正在将它们写入文件，并将每个流量的元数据存储在可搜索的数据库中。...只要开始看一个24小时的时间段，就会有很多采集到的数据。通过在标记帧的IP地址上设置过滤器，您将能够找到标记数据包，并准确地看到客户端单击快捷方式的时间。...IOTA通过进入全线速率捕获数据包的路径，帮助找到间歇性问题的根源，提供一个简单的手段来过滤掉问题数据包，并轻松提取这些数据包用于网络流量分析。
方法概括 ——模型—— 在PROTACs的合理设计中可分为三个部分的设计，作者认为弹头和E3配体的设计与常规小分子的没有根本的区别，但是中间的linker设计在实验上是具有挑战性的。...因为POI和E3连接酶在没有有效的PROTACs的情况下不会相互作用。传统的方法必须通过大量的测试和设计合成新的PROTACs，这是非常低效的。...该模型将一对E3配体和弹头作为模型的输入，输出设计的linker。...图2a显示了PROTAC-RL在召回率上远远超过了DeLinker，SyntaLinker的原始模型以及在作者的训练集上训练的相应模型。...图2e显示了Proformer直接生成的linker的PK特性不理想，但是通过RL引导采样，能够得到具有良好PK特性的结构，这里显示了在目标值分别为14,16,18,20,22下生成的结构的PK score
这向我们提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过拟合数据？...众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？...结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。...图 8: 用于预测定义在一个 L 瓣的流形（y 轴）上的给定频率（x 轴）的二值化正弦波的训练分类准确率的热图。...结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。
同时，内置的验证和Highlight显示功能可以进一步验证元素定位的准确性。用户使用Web Object Spy可以随心所欲的抓取应用程序界面中的任何元素及其属性，并且保存到元素对象库中。...输入项目名称，选择项目存储路径，可以备注项目的描述： ? 项目建立成功，自动生成项目架构： ?...- 打开百度搜索首页输入www.testclass.cn - 定位搜索框和百度一下按钮，将其捕获（按组合键Alt+ `） - 确认捕获的元素 - 将搜索框保存到对象仓库中 - 查看捕获的所有信息 Spy...Web的作用是可以在较为复杂的页面上或者当操作人员不会写代码需要操作元素时，用Spy Web可以非常方便的手动抓取到。...点击Save，左侧选择需要保存的元素，右侧选择需要存储的路径点击OK进行保存。可以通过鼠标右键修改文件夹和元素的名称； ?
该文章提出一种新型的基于图表示的深度学习方法DeepCoSI用于共价药物结合位点（半胱氨酸）的预测。...共价抑制剂与靶标的相互作用既包含非共价部分的非键相互作用，也包括共价弹头与结合口袋亲核氨基酸之间的共价成键作用。然而，我们对共价结合位点的认识非常有限，对于共价抑制剂的研究也局限在很少部分的靶标中。...因此，开发准确快速分析蛋白质结构中氨基酸的共价可靶性的方法，可以扩大共价抑制剂的研究范围，加速共价药物的发现。...DeepCoSI模型 半胱氨酸的共价可靶性主要由以下两个方面决定：（1）其周围是否有合理的口袋便于药物分子的结合？（2）其是否有足够的内在反应性（亲核性）与亲电弹头发生共价反应？...作者根据DeepCoSI的预测值给每个晶体结构中的半胱氨酸排序，结果显示，正负样本的排序值表现出明显的分布差异，这进一步说明在真实的应用场景中，DeepCoSI具有识别共价可靶半胱氨酸的能力。
腾讯MySQL内核研发专家张青林在腾讯“云+未来”峰会的「开发者专场」做了主题为“TXSQL：云计算时代数据库核弹头”的技术内容分享，本次分享从五个方面介绍TXSQL： 11.jpg 第一部分：腾讯云和...第三，关于性能，我们知道电商在大促或者游戏有活动的时候，数据库所受到的压力很大，这时候为了提升单机的性能，让用户花最少的钱买最好的服务。...，以及崩溃恢复测试，从而保证我们的代码不会引入新的BUG。...首先是审计功能，官方的版本是没有审计这个功能的，只有企业版才有，我们结合自己的实际情况，为了保证用户的性能，我们做了一个audit的插件，从而保证性能的同时实现了用户所需要的功能。...TXSQL云计算时代数据库核弹头-张青林.pptx 请点击下方获取PPT文档。 TXSQL云计算时代数据库核弹头.pdf
因此无论你看上去多炫的自定义View，说到底都是开发者绘制上去。（另：本书第18章有一个《合金弹头》的游戏，整个游戏界面就是一个派生自SurfaceView的自定义View，你可以参考参考。）...《疯狂android讲义》有整整一章介绍图形、图像的绘制、变换相关内容；另外第18章的《合金弹头》整个游戏界面都是基于SurfaceView的自定义控件。...第2版原来介绍的是《连连看》游戏，现在改为介绍《合金弹头》游戏。 Q：在书中涉及到android的GPS功能，android无线通信模块似乎没有设计到。...这个可参考《疯狂Android讲义》第6章；如果要做游戏，通常会采用第二种方式，这个可参考《疯狂Android讲义》的第18章的“合金弹头”游戏。...这样不会让你产生茫然无措的感觉，而且你日积月累地坚持，时间长了，慢慢很多东西都会有较好的了解。
二、单元测试的重要性 提高代码质量： 单元测试能够帮助开发者捕获和修复代码中的错误，提高代码的质量和可靠性。通过编写单元测试，开发者可以确保代码在各种场景下的正确性，减少潜在的 bug 和故障。...通过编写测试用例，开发者可以确保在重构或重用代码时不会引入新的错误，保证代码的稳定性和可维护性。单元测试还能帮助开发者验证重构后的代码是否仍然按预期工作，提高代码的可维护性。...测试用例的输入和预期输出应该明确，方便验证代码的正确性。 覆盖关键路径和边界条件： 编写测试用例时，要着重覆盖代码的关键路径和边界条件。这样可以更全面地验证代码的正确性，避免潜在的错误。...考虑各种可能的输入和边界情况，包括正常情况、异常情况和边界值。 自动化测试： 自动化测试能够提高测试效率和准确性。通过构建自动化测试套件，可以快速运行大量的测试用例，并及时捕获代码变更引入的问题。...为了进行有效的单元测试，开发者应选择合适的单元测试框架，编写独立可重复的测试用例，并覆盖关键路径和边界条件。同时，将单元测试自动化并集成到持续集成流程中，能够提高测试效率和准确性。
根网桥的角色是可抢占的。当拥有更优BID的交换机加入网络时，网络会重新进行STP计算，选举出新的根网桥。...边缘端口不会参与到生成树的计算过程中，当某个接口被设置为边缘端口，则立即切换到转发状态。 边缘端口的关闭或激活不会触发RSTP拓扑变更。...[sw1-GigabitEthernet0/0/1]stp bpdu-filter enable ----激活接口的BPDU过滤功能，激活后，该接口不会再发送BPDU报文。...对于指定端口而言，交换机保存的是根据根节点发送的BPDU而计算出的本地的BPDU报文。 次优BPDU===接收收到的不如接口保存的BPDU报文。...受保护的边缘接口由于收到BPDU报文而被关闭，缺省时，不会自动恢复。需要网络管理员在接口下通过undo shutdown命令打开。
与其他方法相比，SlowFast 的整体计算复杂度更低，准确度更高。 ? Slow？Or Fast？ 第一眼看到 SlowFast 时，肯定有人会纠结这个模型到底是快，还是慢呢？...一条专注于处理可以在低帧速率下观看的类别语义（如：颜色、纹理和目标），它以低帧率运行，刷新速度缓慢，旨在捕获图像或几个稀疏帧提供的语义信息；而另一条路径则寻找在以较高帧速率显示的视频中更容易识别的快速变化的运动...（如：鼓掌、挥手、摇头、走路或跳跃），它的刷新速度快、时间分辨率高，用于捕获快速变化的动作。...每个路径都利用其在视频建模中的特殊优势，Slow 路径以每秒两帧（fps）的速度处理最初刷新为每秒 30 帧的视频片段，在这一速度下，物体或人的颜色、纹理或身份等特征也不会改变；同时 Fast 路径在相同的原始视频剪辑上运行...数据集上实现了 79.0% 的准确率； ?
FPGA设计中的绝大部分电路为同步时序电路，其基本模型为“寄存器+组合逻辑+寄存器”。同步意味着时序路径上的所有寄存器在时钟信号的驱动下步调一致地运作。...这就要求时钟信号（更准确地说是时钟有效沿）在同一时间点到达所有寄存器的时钟端口，为此，FPGA内部提供了专用的时钟布线资源。...然而，即便如此，实际情形是时钟信号往往在不同时间点到达寄存器的时钟端口，这种现象就是时钟偏移。 时钟偏移反映了时钟信号到达同一时序路径上的不同寄存器的时钟端口之间的时间差异，如下图所示。...若clk源端记为零时刻点，那么Tclk1和Tclk2分别对应发送时钟路径延迟和捕获时钟路径延迟。 时钟偏移可正可负。通常，若数据流向与时钟前进方向一致，那么时钟偏移为正。否则为负，如下图所示。...保持时间裕量分析如下图所示，保持时间检查的发起沿和捕获沿为同一时钟沿（保持时间检查是基于建立时间检查的，要求当前发送沿发送的数据不能被前一个捕获沿捕获；下一个发送沿发送的数据不能被当前捕获沿捕获）。
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