基于MILO客户端的OPC-UA信息模型类生成

是指使用MILO客户端库来生成OPC-UA信息模型类。OPC-UA（OLE for Process Control - Unified Architecture）是一种通信协议，用于在工业自动化系统中传输数据和信息。MILO是Java编程语言的一个开源实现，用于构建OPC-UA客户端和服务器。

OPC-UA信息模型类生成是指根据OPC-UA规范中定义的对象、变量、方法等元素，自动生成对应的Java类。这些类可以用于在Java应用程序中访问和操作OPC-UA服务器上的数据和功能。

优势：

简化开发：通过自动生成信息模型类，开发人员可以快速构建与OPC-UA服务器的通信功能，减少手动编写代码的工作量。
提高可维护性：使用信息模型类可以提高代码的可读性和可维护性，使开发人员更容易理解和修改代码。
提供类型安全：生成的信息模型类具有类型安全性，可以在编译时捕获一些错误，减少运行时错误的发生。

应用场景：

工业自动化：OPC-UA作为工业自动化领域的通信协议，可以应用于监控和控制系统、生产线集成、设备管理等场景。
物联网：OPC-UA可以用于物联网设备之间的通信和数据交换，实现设备互联互通。
数据采集和监控：通过OPC-UA信息模型类生成，可以方便地获取和监控各种设备和传感器的数据。

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Survey | 基于生成模型的分子设计

近几年，基于数据驱动的人工智能方法，尤其是生成模型，逐渐被用于解决各个领域的逆向设计，并在分子反向设计和药物发现中展现出了光明的前景。 2 生成模型简而言之，生成模型的作用是捕获数据分布的潜在规则。...Guimaraes等人采用了WGAN和随机策略，在保持生成分子的类药性的前提下提高了生成分子的多样性，优化了分子的物理化学性质。...基于图的条件生成模型可以生成具有类药性，可合成性，甚至具有特定骨架的分子。然而，这种逐个节点生成的方法依赖于分子图中节点的排列顺序，因此受到节点随机排列的影响。 ?...图4 基于图的分子生成模型 (a)一种基于RNN的分子图生成决策过程 (b)JT-VAE 在VAE领域，研究者已经提出了多种直接从隐变量生成分子图的方法。...虽然SMILES能够有效表示分子，分子图也充分包含分子的结构信息和化学特征，但是，其他信息丰富的分子表示方法，例如用三维原子坐标表示分子，仍需被继续关注并应用于生成模型。

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JCIM| 基于双向RNN的分子生成模型

RNN分子生成模型——BIMODAL。...该模型通过交替学习进行双向分子设计，并且该模型与其他双向RNN,单向RNN模型对比，在分子新颖性，骨架多样性和生成分子的化学生物相关性方面表明了基于SMILES的分子de novo设计双向方法是可取的，...之前传统的方法大部分都需要先验知识，例如需要知道结构-活性关系，化学转化规则等，所以很自然地想到利用可以生成图像或者生成文本的深度生成模型来生成分子。...2 方法双向RNN通常由两个RNN组成以同时进行正向和反向预测，然而，使用RNN进行双向字符串生成并非易事，主要是由于缺少“过去”和“未来”的上下文信息以及难以组合计算出概率。...NADE: NADE最初被提议用于重建序列中的缺失值，在第t个位置有一个丢失的token，该模型旨在通过读取前后部分来重建缺失值，并使用此信息来替换丢失的token。条件概率估计如下: ?

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PMLR｜基于片段的分子深度生成模型

此外，此方法生成的分子即使在没有明确监督时，仍然表现出类似于训练样本中的分子性质。 ? 一、研究背景分子生成是化学信息学中一个具有挑战性的开放问题。...第二类模型则直接基于分子的图表示，使用RNN顺序编码或图神经网络(Graph Neural Network,GNN)以排列不变的方式编码。这两种方法各有其优缺点：例如，基于图的模型在规则上更具表现力。...而基于字符串表示的方法训练与采样方面效率更高，但在生成时却往往产生大量化学无效与重复的分子。在本文中，作者解决了基于字符串表示的生成模型的两个主要缺点。避免了生成化学无效的分子和重复分子。...由于此方法的两个变体都优于基于LM的方法，因此可以安全地认为，基于片段的方法可以有效地提高效度。图3展示了从ZINC数据集与模型生成的分子中随机提取的30个分子，用于可视化比较。 ? 表2....关于第一个问题，作者介绍了基于片段的分子生成语言模型，它基于片段而不是原子。关于第二个问题，作者提出了一种促进分子多样性的低频掩蔽策略。实验表明，此工作可以提高生成分子的有效性和唯一性。

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AI小知识-基于模型的聚类

类算法的分类——基于模型的聚类（model-based methods）

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【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类图示 V . 划分层次聚类图示 VI . 基于层次的聚类方法切割点选取 VII ....基于密度的方法 VIII . 基于方格的方法 IX . 基于模型的方法 I ....Spatial Clustering of Applications with Noise ) ; ④ 基于方格的方法 ; ⑤ 基于模型的方法 : GMM 高斯混合模型 ; II ....c 数据放入 \{d, e\} 聚类中 , 组成 \{c,d, e\} 聚类 ; ⑤ 第四步 : 分析相似度 , 此时要求的相似度很低就可以将不同的样本进行聚类 , 将前几步生成的两个聚类 ,...局限性 : 该方法的错误率很高 ; IX . 基于模型的方法基于模型的方法 ① 基于统计的方法 : GMM 高斯混合模型 ; ② 神经网络方法 ;

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生成模型VAE、GAN和基于流的模型详细对比

通过这种方式，他们可以捕获p(x|y)， x给定y的概率，或者给定标签或类别的特征的概率。所以实际上，生成算法也是可以用作分类器的，这可能是因为它们对各个类的分布进行了建模。...潜在损失越小，可以编码的信息就越少，这样重构损失就会增加，所以在潜在损失和重建损失之间是需要进行进行权衡的。当潜在损耗较小时，生成的图像与训练的的图像会过于相似，效果较差。...鉴别器模型鉴别器模型将一个示例作为输入(来自训练数据集的真实样本或由生成器模型生成)，并预测一个二进制类标签为real或fake(已生成)。鉴别器是一个正常的(并且很容易理解的)分类模型。...基于流的模型基于流的生成模型是精确的对数似然模型，有易处理的采样和潜在变量推理。基于流的模型将一堆可逆变换应用于来自先验的样本，以便可以计算观察的精确对数似然。...虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的图像，但后者比基于流程的模型更具有更快时间和更好的参数效率，下面就是三个模型的对比总结：可以看到GAN因为并行所以它的效率很高，但它并不可逆

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RELATION：基于结构的新药设计深度生成模型

简读分享 | 庞超编辑 | 赵晏浠论文题目 RELATION：A Deep Generative Model for Structure-Based De Novo Drug Design 论文摘要基于深度学习的从头分子设计近年来获得了相当大的关注...许多基于DL的生成模型已经成功用于设计新分子，但这些方法大多数以配体为中心，靶点口袋的三维几何结构在分子生成中尚未得到很好的利用。在这里，作者提出了一种新的基于3D的生成模型RELATION。...在RELATION中，BiTL算法被专门设计用于提取和转移蛋白质配体复合物的几何特征到一个隐空间进行生成。...药效团条件和基于对接的贝叶斯采样也被应用以有效地遍历广阔的化学空间，设计具有所需几何特性和药效团特征的分子。作者将RELATION用于设计两个靶点AKT1和CDK2的抑制剂。...结果表明，该模型能够有效地生成具有良好结合亲和力和药效团特征的新分子。论文链接 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.2c00732

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基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法：高级内相似性低级间相似性基于模型的聚类是迭代方法，通过优化聚类中数据集的分布...有关高斯混合模型的详细信息基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。...基于模型的聚类方法尝试使用概率方法优化观察数据与某些数学模型之间的拟合。生成模型通常使用EM方法求解，EM方法是用于估计有限混合概率密度的参数的最广泛使用的方法。...基于模型的聚类框架提供了处理此方法中的几个问题的主要方法，例如组件密度（或聚类）的数量，参数的初始值（EM算法需要初始参数值才能开始），以及分量密度的分布（例如，高斯分布）。...接下来，检索聚类方法的集群验证统计信息：通常，我们专注于使用within.cluster.ss和avg.silwidth验证聚类方法。

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基于统一结构生成的网安信息抽取研究

为此，Lu等人提出了一种基于统一结构生成的信息抽取模型（Universal Information Extraction，UIE），该模型对不同的抽取任务统一建模，利用资源共享有效提升了信息抽取的能力。...图1 事件ransom和databreach对应的论元三、 UIE模型 3.1 模型背景信息抽取是NLP技术落地中必不可少的环节，然而当前市面上的信息抽取工具大多基于传统算法构建，偏向学术研究，对实际使用并不友好...（2）Structure generation（结构生成）：训练模型的decoder，使得decoder能够按照正确的抽取结构输出抽取结果，注重的是模型生成结构化文本的能力。...（2）零样本抽取和少样本快速迁移能力图4 UIE在各场景下few-shot、zero-shot的能力 UIE开创了基于Prompt的信息抽取多任务统一建模方式，通过大规模多任务预训练学习的通用抽取能力...（3）无需改变模型，易于添加新实体图5 不同抽取任务的prompt模板如图5所示为UIE模型四个任务对应的prompt，每个prompt由schema名称拼接生成。

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DRUGAI 今天为大家介绍的是来自David C. Williams团队的一篇论文。作者提出了一种基于扩散的构象生成器模型。...该模型侧重于化学键结构的再现，并从传统的经典力场中选取相关术语进行构建，以确保物理相关的表征。作者利用深度学习技术从训练集中推断原子类型和几何参数，通过利用基于扩散的生成技术的最新进展，实现构象采样。...通过在大规模、多样化的类药分子合成数据集上进行训练，这些分子使用半经验的GFN2-xTB方法进行优化，达到了较高的键合参数精度，超过了传统的基于知识的方法。...对适当的扭转、手性和顺反异构组件的探测也同样揭示了一些信息。图 7 图7展示了使用确定性生成方法、在500个步骤以及QMugs（PIDM[QMugs]）上训练的模型生成的随机构象例子。...例如胆固醇这样含有融合环系统的甾体，其构象在没有准确再现多个手性的情况下之前的模型都无法可靠生成。像萘并蒽这样的大型芳香系统，尽管作者的模型中不包含相关的非正规扭转项，也能被合理地生成为较平坦的结构。

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基于生成模型的推荐系统综述 (Gen-RecSys)

这些模型基于用户之前的交互来学习用户可能喜欢的项目的概率分布。预训练模型。该策略使用在不同数据(文本、图像、视频)上预先训练的模型来理解复杂模式，关系和上下文信息。...检索增强生成(RAG)，将信息检索与生成式建模整合为上下文相关输出。嵌入下游训练，为复杂内容表示生成嵌入或标记序列。多模态方法，使用各种数据类型来提高模型推荐的准确性和相关性。...3.4 基于大语言模型的输入生成与RAG中使用推荐系统或检索器以获取大语言模型输入的方式相反，大语言模型也可用于生成推荐系统的输入。...首先使用大语言模型以生成物品文本嵌入，然后将其量化为语义ID，最后利用用户的历史交互物品ID，在基于T5的推荐系统上进行训练以生成新的ID。...5.4 危害评估 Milano等人提出了与推荐系统相关的六类危害：内容；侵犯隐私和数据滥用；对人类自主和福祉的威胁；透明度和问责制；有害的社会影响，如过滤气泡、极化和可操作性；公平性。

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基于深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN的变种模型

同时还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。又双叒叕赠书啦！请关注文末活动。本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。...本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。...VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成模型——Variational autoencoder，简称VAE。生成式模型前面的章节里读者已经看过很多判别式模型。...对于一些简单的问题，上面的公式还是比较容易解出的，但对于一些复杂的问题，找出从隐含变量到观察变量之间的关系是一件很困难的事情，生成式模型的建模过程会非常困难，所以对于判别类问题，判别式模型一般更适合。...如果把互信息定义为损失函数的一部分，这部分损失函数就是InfoGAN中基于经典GAN修改的部分。前面的小节已经推导出了互信息的公式，那么在具体计算时要使用哪个公式计算呢？

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ACM SIGKDD | MoFlow：基于流的分子图生成模型

这些模型通常是对分子图进行编码来学习一个连续的潜空间，由目标特性引导通过对学习的潜空间解码生成新分子，包括基于变分自编码器的，基于生成对抗网络的以及基于自回归的模型，但是使得生成的新分子具有化学有效性是十分困难的...近年来基于流的模型相继出现，例如NICE，RealNVP以及Glow模型，用于分子图生成的主要包括GraphAF，GraphNVP和GRF，GraphAF模型是基于自回归流的模型，在分子图生成中达到了最先进的性能...作者基于流模型又提出了一种新的称为MoFlow的分子图生成模型，其主要贡献在于该模型不仅通过可逆映射一次性生成分子图，而且具有化学有效性保证，并且提出了Glow模型的变体来生成键（边），以及通过新的图条件流生成给定键的原子...，然后将它们组装成有效的分子图，并且MoFlow与目前最先进的基于VAE的模型，基于自回归的模型和三个基于流的模型相比，在分子图的生成，重构，优化等方面获得了最优性能。...4 总结作者提出了一种用于分子图生成的新型深度图生成模型MoFlow。MoFlow是最早的基于流的模型之一，该模型不仅通过可逆映射一次性生成分子图，而且具有化学有效性保证。

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基于大模型的代码生成及其发展趋势

本文整理自北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室副教授罗杰的主题分享——基于大模型的代码生成及其发展趋势。...经典研究主要采用模型驱动的代码生成方法，通过采用形式化建模语言建立严格的需求和设计模型，再通过基于编译规则的代码生成方法，从形式语言模型等语义等价转换到程序代码，以保证程序代码和需求的一致。...基于大模型的代码生成近年来，随着人工智能的发展，研究人员开始尝试一条不同的路径，即基于预训练大规模语言模型进行代码生成。...该方法的基本思想是基于自然程序代码的预训练，获得一个能够理解这个代码的大语言模型。基于这样的语言模型，可以采用自然语言的需求描述或其他提示，通过预训练代码大模型直接生成满足需求的程序代码。...从以上结构中可以看到，基于大模型的代码生成，核心就是“代码大模型”，目前其主要类别可以分成三类：左到右语言模型，比如GPT系列模型，典型代表比如CodeParrot、Codex、PolyCoder模型

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ICCV 2023：探索基于生成模型的 Backbone 预训练

ICCV 2023：探索基于生成模型的 Backbone 预训练前言请添加图片描述我们这次要介绍的文章被接收在 ICCV 2023 上，题为：DreamTeacher: Pretraining...，SimCLR 是第一个在线性探测和迁移学习方面表现出色的方法，而且没有使用类标签，相较于监督预训练方法。...在无监督表示学习中，预训练阶段没有可用的标签信息，而在半监督学习中，只有部分数据拥有标签。框架使用训练好的生成模型 G 来传递其学到的表示知识到目标图像主干 f。...实验在实验中，使用的生成模型包含：unconditional BigGAN、ICGAN、StyleGAN2；对于基于扩散的模型，使用了 ADM 和 stable diffusion 模型。...与现有自监督学习方法相比，这篇文章基于生成模型的预训练方法表现更为优异，这些 benchmark 测试包括 COCO、ADE20K 和 BDD100K 等。

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基于独立的 Laravel Eloquent 组件编写 ORM 模型类

模型类负责与数据库进行交互，这里的模型指的是数据表的模型，一个模型类对应一张数据表，数据表的字段会映射为模型类的属性，我们可以通过模型类提供的方法实现对应数据表记录的增删改查，这样一来，我们就将原来面向过程的数据库操作转化为面向对象风格的编程...，将对数据表的 SQL 执行转化为对模型类的方法调用。...）和数据持久层是完全分离的，模型类操作与数据表更新之间通过 EntityManager 来维护，上层操作的模型类完全不需要和数据库有任何关联。...这里，我们选择使用更加简单的 Active Record 模式来实现 ORM 模型类，并且为了简化流程，我们直接基于 Laravel 框架的 Eloquent ORM 组件来编写，就不再重复造轮子了。...initDatabase($container); return $container; } 基于 Eloquent 基类编写模型类在应用启动阶段完成以上初始化操作后，就可以基于 Eloquent

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大模型应用之基于Langchain的测试用例生成

它是一个开源框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。LLM 是基于大量数据预先训练的大型深度学习模型，可以生成对用户查询的响应，例如回答问题或根据基于文本的提示创建图像。...LangChain 提供各种工具和抽象，以提高模型生成的信息的定制性、准确性和相关性。例如，开发人员可以使用 LangChain 组件来构建新的提示链或自定义现有模板。...基于Langchain的测试用例生成方案优点缺点适用场景方案1：将全部产品需求和研发设计文档给到大模型，自动生成用例用例内容相对准确不支持特大文档，容易超出token限制（https://...www.51cto.com/article/763949.html）普通规模的需求及设计方案2：将全部产品需求和研发设计文档进行摘要后，将摘要信息给到大模型，自动生成用例进行摘要后无需担心token...2.生成用例只是测试提效的一小部分，后续需要尝试将大模型应用与日常测试过程，目前的想法有针对diff代码和服务器日志的分析来自动定位缺陷、基于模型驱动测试结合知识图谱实现的自动化测试等方向。

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Drug Discov Today | 基于对接的生成模型用于新药发现

2D图捕捉了原子邻域的信息，而3D图则捕捉了分子的构象（conformation）关系。自回归（autoregressive）模型是CADD中应用最广泛的生成模型之一。...他们通过在生成的每一步中选择最可能的修饰，从原子或原子片段中构建分子。化学中使用的另一类生成模型是基于隐变量（latent variable）的模型。...药物设计中基于对接的生成模型基于对接的生成模型创建了多个类药物分子，同时通过利用计算对接模型增强了它们的结合亲和力。...对接分数可以直接使用，例如作为优化奖励值的一个组成部分，或者间接用作过滤方法，其中仅从多个生成的结构中保留具有良好分数的那些。本文将基于对接的生成模型分为两类：基于口袋的模型和基于靶点的模型。...基于对接的生成模型用于新药发现基于口袋的模型基于口袋的模型使用结合位点的形状和物理化学性质，或者通过在模型中编码它们，或者通过使用对接评分函数来评估生成的构象。

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【论文复现】基于CGAN的手写数字生成实验——模型改进

2.4.1 超参数调整具体内容详见：【论文复现】基于CGAN的手写数字生成实验——超参数调整一、batch size 二、 epochs 三、 Adam：learning rate 四、 Adam：...而仅对生成器进行批量归一化生成图片质量很好，且收敛速度更快：（二） Batch Normalization_batch 批量归一化可以使模型更快速地学习数据分布，减缓训练过程中的振荡，加快模型的收敛过程...（四） Instance Normalization_爆炸 batch size = 32时效果最差，40k step持续震荡，实例归一化在每个样本的特征上进行归一化，即对样本的每个像素点的信息进行归一化...由于Adam加入了一阶动量和二阶动量，基于包含L2正则化项的梯度来计算一阶动量和二阶动量，使得参数的更新系数就会变化，与单纯的权重衰减就会变得不同。...（二） Adamax Adamax基于无穷范数的Adam的变体，即将L2范数推广为无穷范数。

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基于AI大模型的代码自动生成技术研讨沙龙

《谢涛老师分享：基于大模型的智能化以及工程》感谢腾讯的邀请，有这个机会来和腾讯的各位同仁一块来去交流讨论这样一个当下很这个热门的话题，就是基于大模型的代码生成。...那另外一类就是专业开发者，就是我们这个软件工程师、这个编程人员等等，这一些是我们另外一大类的应用场景来去支撑的。用户理解式的任务有各种各样，这里面我是简单罗列了一些，比如说相似代码搜索、代码克隆检测。...我能生成这个修复的这个代码，修复过的代码，那么更广的我们有基于注释，或者是基于需求自然语言需求生成代码，还有基于注释来生成，基于代码来去生成注释。...这也是就是说我们这一系列基于大模型代码生成系统的使用时候碰到的一个所谓的难点，虽然有各种技术来去缓解，来去能够说怎么样应对基于大模型代码生成的不可信，仍然使得我们在真实的实验场景中能够发挥作用。...然后就是那样信息量的话，基于大模型我们又不能用这个copilot的，因为是担心到这个业务的代码会泄露嘛？

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