，这时就需要高分辨率光学遥感卫星和雷达卫星携手工作，通过全色和多光谱卫片与SAR (合成孔径雷达)图像的结合，去伪存真找到客机可能的踪迹。...如果航班客机已经耗尽燃油解体坠海，但部分碎片残骸浮在海面上的话，那也只有超高分辨率光学遥感卫星才可能发现一丝蛛丝马迹。...2.中期搜救方案 随着时间的推移，基于早期专家们得出的飞机可能在遇难后又飞行了7个小时的言论又结合了当时的分析，飞机残骸很大几率会落在印度洋海域，要知道，一架飞机坠毁在陆地和坠毁在海上的搜救难度完全不一样...但是海洋自身的噪音就高达90分贝，对于一些潜艇装备的大型声纳基阵和拖拽声纳而言，其虽然能够在120分贝的海洋环境下，对敌方的潜艇和鱼雷进行有效探测。...假设MH370客机坠毁后大部分残骸经过洋流的涌动和自身重力慢慢沉入海底，并卡在地形非常复杂的海底断层或者海崖等复杂地形内时，声纳显然就不可能更为清晰的发现。
图 1 应用于海洋检测的声纳技术 声纳从工作原理上，可划分为声纳目标主动探测技术和上哪目标被动探测技术；从目标能否成像上，可划分为成像声纳技术和非成像声纳技术；而从工作流程与功能上，可划分为声纳目标检测技术...在工作时，侧扫声呐声波的发射基阵以一定的俯仰角和左右两个扇面向两侧的水体中发射声波脉冲信号，工作原理如图 3 所示。...图 3 侧扫声呐工作时，声波的发射基阵以一定的俯仰角和左右两个扇面向两侧的水体中发射声波脉冲信号，同时接受基阵接受回波信号并根据回波到达的时间及其强度绘制海洋环境的声呐图像 而前视声纳与侧扫声纳工作原理类似...图像去噪声在 OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助。...图 10 非局部均值声纳图像去噪示意图 仿人眼视觉声纳图像增强 通常，图像增强的方法包括了：线性拉伸、Gamma 校正、直方图据恒华、Retinex 处理、小波变换域增强等，但此类方法除了可能放大噪声之外
但是最近有粉丝私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。...而对于NLP行业的面试无非就是向面试官证明两点： 我知道怎么做 我做过 没错，在这个行业内企业最看重的自然是项目经历，但初学者又很难接触到工业界项目，怎么办？...句法分析的应用 CFG介绍 从CFG到PCFG 评估语法树 寻找最好的语法树 CKY算法 第二十一章：依存文法分析 从语法分析到依存文法分析 依存文法分析的应用 基于图算法的依存文法分析 基于Transition-based...从GCN到GraphSAge 注意力机制回归 GAT模型详解 GAT与GCN比较 对于异构数据的处理 第二十七章：图神经网络的其他应用 Node Classification Graph Classification...大学生 理工科相关专业的本科/硕士/博士生，毕业后想从事NLP工作的人 希望能够深入AI领域，为科研或者出国做准备 希望系统性学习NLP领域的知识 在职人士 目前从事IT相关的工作，今后想做跟NLP相关的项目
4.2 本文的范围是解释安装和设置必要工具的所有步骤，以使Java 8的CI服务器完全正常运行。...声纳正在对代码进行所有质量分析。4.2版与Java 8完全兼容。 将Sonar与Ant一起使用需要一个小型库，其中包含要集成到Jenkins中的目标。...disable.apple.ui}"/> 该文件的范围是覆盖添加jacoco覆盖范围的do-junit任务，并复制套件构建中每个模块的单元测试结果，以便声纳将找到所有这些元素一起进行分析...定义的另一项任务是jacoco合并，该合并实际上将获取每个模块的所有生成的exec，并将它们合并到套件构建中的单个exec中，以允许声纳进行分析。...Sonar 按照此脚本创建数据库，并选择运行此查询以使连接正常工作：GRANT ALL PRIVILEGES ON 'sonar'.* TO 'sonar'@'localhost'; 进入声纳的配置文件
今天给大家介绍中国人民大学魏哲巍教授课题组发表在ICML2020上的一项工作。...近年来，GCN及其变体已成功地应用于包括社会分析在内的广泛应用。尽管取得了巨大的成功，但目前大多数的GCN模型都是浅的。大多数模型都通过2层模型实现了最佳性能。...此外作者还提供了多层GCN和GCNII模型的理论分析，分析表明，在多层GCN模型中，度数高的节点更有可能遭受过度平滑的影响，并且进行实验以证实这一理论推测。...对于基线，作者使用JKNet和DropEdge，将DropEdge装备在三个主干上：GCN，JKNet和IncepGCN。另外还包括三个最新的浅层模型：GCN，GAT和APPNP。...结果成功地证明了GCNII和GCNII *在所有三个数据集上均实现了最新的性能。值得注意的是，GCNII的性能至少比以前的先进方法高出2％。
写在前面 之前的工作主要是基于CNN和RNN在做，前段时间因为项目需要，相对系统的了解一下图神经网络，包括理论基础，代表性的GNN（GCN， GraphSAGE和GAT）以及它的一些应用。...但它在CV和医学图像分析中也有被用到，本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享，主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。...GCN，GAT，GraphSAGE是比较经典也是最常用的几个基础算法。下面我会分别介绍这3个工作，为了方便分析比较，就以图节点分类任务为例进行介绍。 2.1....原因在于GNN的优势是关系建模和学习，而图像这种规则的东西天然的并不适合GNN。但CV/医学图像分析中还是围绕GNN做了一些工作。...关键还是graph，和上一个工作思路类似，将一个椭圆作为初始化的图，CNN提取特征作为节点特征，送入GCN预测每个节点的坐标。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 虽然每天早晨甚至无法从50平米的地铺上醒来，但偶尔刷刷知乎，还是会被这类问题吸引住眼球—— 穿越到霸道总裁小说的世界，是一种怎样的体验？...U-GAT-IT U-GAT-IT，是一种无监督图到图翻译算法，由韩国游戏公司NCSOFT开发。 同样是打破次元壁的神器： ? 具体而言，U-GAT-IT由两个GAN组成。...为了生成更加逼真的图像，U-GAT-IT还以端到端的方式引入了注意力机制和可学习归一化方法。 ?...以这一次的「手绘」系列为例，工程师们进行了非常细致的方案细分和探索，针对不同的机型，采取差异化的AI模型生成方案。 这实际上给AI算法和工程团队带来了更大的工作量。...近年来，快手已有不少AI产品成功落地、应用，其背后的技术路线，始终是坚持打造自研AI基础引擎、打造普惠AI算法，坚持让用户无差别享受高算力AI技术的Hard模式。
迫切需要能够减少抗生素发现时间和成本的新方法。随着计算能力的增强和实验数据的积累，机器学习和深度学习模型已经开始展示在生物数据分析方面的强大能力。...最近，基于先进数学的分子表示和特征化方法已得到发展，并且相关的学习模型在药物设计的各个环节取得了巨大成功，包括蛋白质-配体结合亲和力预测、蛋白质-蛋白质结合亲和力变化预测、毒性预测、溶剂自由能预测、分配系数和水溶解度...特别是图神经网络（GNN）已被用于生物分子数据分析，并在药物设计和发现的各个环节取得了很好的性能，包括药物-靶标亲和力预测、蛋白质-蛋白质结合亲和力变化预测、分子性质预测等。...对于GAT部分，使用了一个具有5个头的GAT层来训练基于图的表示。图1B展示了5个头的图注意力机制的示意图。图形特征，即GAT的输入，存储在节点特征矩阵和邻接矩阵中。...在这项工作中，使用AUC、准确度、精确度、召回率和F1分数等性能指标来评估性能。考虑到5折交叉验证，表2列出了结果。可以看到，FinGAT模型获得了最佳性能。
已经使用了C语言十几年了，今天还在写C语言代码，C语言算是很多编程语言祖师爷了，已经取得了巨大的成功但还是很多人对于C语言存在很大的偏见，觉得C语言里面很多语法别扭，特别是指针的使用让很多人吃尽了苦头，...工作十几年前前后后玩过几种编程语言，c++，java等比较来看还是C语言简单些，C语言的难点整体来看也就那几个 1.指针用法 2.函数 3.递归 4.内存管理 ?...指针和回调函数以及内存管理都有紧密的关系，所以一旦指针概念突破不了很难全面理解透彻，因为指针灵活方便，但造成了多少不方便之处，有多少人在卡在指针上，记得刚学C语言那阵子，指针概念学的差不多了，觉得自己无往不利了...，才知道这里面道行很深，不是看懂了概念就能什么就能搞明白，于是老老实实回来继续研究基础了，学习任何一种编程语言都需要有一个循序渐进的过程，遇到困难坚持不下去在心里永远觉得很难，后来做了几个嵌入式项目之后...，再去看这本书感觉已经大不一样了，但还是有看不懂的。
但是最近有同学私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。...而对于NLP行业的面试无非就是向面试官证明两点： 我知道怎么做 我做过 没错，在这个行业内企业最看重的自然是项目经历，但初学者又很难接触到工业界项目，怎么办？...对于今后想从业NLP领域的人，这可能是最全面但同时最精简的课程，学完绝对可以满足相关岗位的要求（当然面试不仅仅看技术哦~），而且大概率在技术层面上能做到同行业TOP20%的水准 2....AI领域，为科研或者出国做准备 希望系统性学习NLP领域的知识 在职人士 目前从事IT相关的工作，今后想做跟NLP相关的项目 目前从事AI相关的工作，希望与时俱进，加深对技术的理解 希望能够及时掌握前沿技术...GCN的优缺点 从GCN到GraphSage 注意力机制回顾 注意力机制与图表示 GAT模型详解 GAT与GCN的比较 对于Heterogenous数据处理 【直播课程】：（项目五）搭建基于医疗知识图谱的问答系统讲解
，GAT的效果会降低。...虽然有工作分析原因，但是没有彻底解决这一问题。GeniePath虽然可以在层数增加的同时模型效果没有下降，但是效果并没有提升；最理想的情形应该是随着层数增加效果没有提升。...处理大规模图，动态图：处理大规模图和动态图时会有大量的计算量，目前在这些方向已经有一些工作，但这方面仍需要进一步的研究。...SFFAI每周举行一期线下活动，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。...这项意义非凡的社区工作正在稳步向前，衷心期待和感谢您的支持与奉献！ 有意加入者请与我们联系：wangxl@mustedu.cn
作者：邓杨 本文约6300字，建议阅读10分钟本文根据提出GAT文章Velickovic et al.(2017)中论述的顺序，简单介绍一下GAT的工作原理。...1.2GAT在生活中的例子 为了更加直观地理解图注意力神经网络(GAT)，可以通过一个生活中的例子来揭示其工作原理和应用。 在中国的传统婚礼中，座位安排是一项重要的任务。...通过将GAT与日常生活中的经验相联系，可以更好地理解和应用这个强大的工具。接下来本文将着重介绍GAT的工作原理以及部分算法的设计原理和数学知识。...2 GAT的工作原理 本文根据提出GAT文章Velickovic et al.(2017)中论述的顺序，简单介绍一下GAT的工作原理。...，但同时产生了新的问题，即自注意力是非常不稳定的。
但显然下海找船这件事并不是谁都能搞定。 潜入深海需要价值不菲的专业设备和人员。这倒是其次，更重要的是： 你可能根本就不知道沉船在哪。...在美国，1995年成立的海军历史与遗产司令部（NHHC）水下考古分部承担着美国在世界各地海底长眠的2,500 多艘沉船和 15,000 多架飞机残骸的开发和保护工作。 ?...模型输出的图像里标示出沉船的边框和预测的置信度分数。 ? ? 上图为模型输出的声纳或激光雷达山体阴影图像，标识的边框为预测的沉船位置和预测置信度分数。...AUC-ROC曲线图 模式与数据分析 为了寻找沉船位置和形态的模式，作者列出了箱线图和直方图，用单向方差来分析。 计算得出紧邻沉船区域的参数后，与模型训练中使用的背景地形值进行比较。...分辨率为3米的激光雷达和多波束声纳偶尔也能检测出残骸，但分辨率为1米的效果更理想 2. 仅有不到10艘沉船能够轻易识别出来，大部分沉船仅表现为地形异常。 3.
分批训练可缓解内存限制，但增加计算和内存消耗。随着层数增加，资源消耗呈指数级增长。 图注意力网络（Graph Attention Network,GAT）。...GAT在图神经网络中具有高效性和可扩展性，广泛应用于社交网络、推荐系统和生物信息学等领域。 大规模数据训练中，GAT与GCN均存在内存不足和邻居爆炸问题。...通过迭代构建整个计算图，可以有效地降低计算和内存开销。 总结。PastGCN通过层级采样估计积分值，避免邻居节点爆炸，但存在连接稀疏和冗余节点问题。...针对大规模数据在图神经网络模型训练中带来的挑战，大部分优化工作集中在采样算法方面.根据采样粒度本文将现有工作分为基于节点、层和子图的采样算法三类。...以下，我们将从这两个方面展望未来的工作，详见图6所示： 图6 未来工作展望
在这项工作中，我们认为依靠目标蛋白质的活性位点结构的相关知识，便足以设计新的分子。首先，在已知的能形成蛋白质−配体复合物的蛋白质上，利用图注意力模型来学习活性位点的氨基酸的结构和特征。...为了提高药物设计过程的成功率，研究人员已经开发了各种计算方法。深度学习方法不仅可以探索广阔的化学空间，也可以针对特定的目标蛋白质设计具有动态物理化学性质优化的新分子。...使用这种方法，我们针对两个充分研究的蛋白质靶点JAK2和DRD2设计分子，并与已知的这些蛋白质抑制剂进行比较。尽管该模型仅包含有关靶蛋白活性位点的信息，但生成的分子还保留了现有抑制剂的特征。...GAT-VAE模型中的重要活性部位残基 从GAT-VAE模型中分析了活性位点图中每个残基（节点）及其邻域的注意力系数。...通过分析每个节点的注意系数，可以识别模型经常给予更多注意的残基对，并且可以阐明GAT-VAE模型学习到的潜在表征背后的生物学意义。
因此，确定最佳模型框架MatCS，该框架采用含有CBAM预训练的ResNet101网络和GAT_GCN架构分别提取谱图和分子特征，经过特征串联和分类，实现NMR谱图与化合物结构之间的精确匹配。...尽管尝试了多种超参数设置，但机器学习模型在三个内部测试集上仅达到了大约0.5的AUC值，显示出较低的区分能力。...同时，为了深入探究MatCS模型中GAT层的作用，对预测化合物P(c2, s2)和P(c3, s3)时的注意力权重矩阵进行了可视化分析（图2b）。...田梓静、戴妍为本研究的共同第一作者，参与工作的还有胡枫、沈子豪、徐洪玲、张红文、徐津航、胡玉婷、邓文帅等同学，通讯作者为李洪林教授和刁妍妍老师。...该项工作得到了国家重点研发计划（2022YFC3400501）和国家自然科学基金（81825020、82150208）的资助。
研究兴趣包括异质图分析，网络表示学习，图神经网络等。...然而，目前的图神经网络主要针对同质图（节点类型和边类型单一）设计，但真实世界中的图大部分都可以被自然地建模为异质图（多种类型的节点和边）。...如18ICLR的Graph Attention Network（GAT）和分享者提出的HAN。GAT的模型架构如下。 2、然后分析介绍了现有GCN的局限性，即：过平滑问题。...如下图所示： 针对上述问题，已经有很多工作对其进行了理论分析并提出了解法。...节点级别和语义级别的聚合过程如下图所示。 总结 ---- 异质图在真实世界无处不在，异质图的分析也是数据挖掘的热门方向。
通过研究GNNs的梯度动力学，本文迈出了分析GNN训练的第一步。首先，我们分析了线性化GNN，并证明了尽管训练具有非凸性，但在温和的假设下，以线性速率收敛到全局最小值是可以保证的。...我们的结果为跳转连接的GNNs在优化方面的成功提供了第一个理论支持，同时也表明跳转连接的深层GNNs在实际应用中是很有前景的。...GNN通常假设同态性（相邻节点具有相似的特征和标签），因此在处理非同态图时可能无法充分发挥其潜力。在这项工作中，我们致力于解决这一局限性，并使图注意力网络（GAT）能够探索每个图形局部中的结构信息。...在这个框架中，位置编码是通过图的上下文的预测模型学习的，再插入到增强的GAT架构中，该架构能够利用每个节点的位置和内容信息。...然而，根据社会维度理论和谱嵌入理论，在聚合过程中对维度进行不同的处理有潜在的好处。在这项工作中，我们研究了如何在GNNs中实现特征维度的异构贡献。
它的工作分为三个阶段。...变体1:基于GCN的图表示学习 变体2:基于GAT的图表示学习 变体3:图同构网络(GIN) 变体4:GAT-GCN组合图神经网络 2.5 基准 为了将模型与最先进的DeepDTA和WideDTA模型进行比较...作者检查预测误差的潜在空间，但没有发现任何明显的模式可以区分难以预测的药物和容易预测的药物，能发现的唯一趋势是，易于预测的药物更有可能出现在潜在空间的PCA异常值。 ?...图 4 Davis和Kiba测试集上蛋白质绝对误差的中位数 3.4 模型解释与研究周期 了解一个模型如何工作以及何时失效可以对研究周期产生反馈。...四、结论 作者用四种不同的图神经网络(GCN、GAT、GIN和组合GAT-GCN体系结构)来测试GraphDTA的药物亲和力预测任务，在Davis和Kiba数据集上对这些模型的性能进行基准测试。
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