lncrna-protein interactions predicting bi-random
2023ACMMM_Mutual Information-driven Triple Interaction Network for Efficient Image Dehazing
一. Motivation 之前网络存在的缺点： 1. 使用的有限的频域信息 2. 不充足的信息交互 ： (1) 第一阶段的输出直接作为第二阶段的输入，忽略了中间特征从早期到后期的传播 (2) 在编码器解码器结构同尺度之间进行特征融合，忽略了阶段内和跨阶段的跨尺度信息交换 3. 严重的特征冗余：中间 ......
ST-SSL: 用于交通流量预测的时空自监督学习《Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction》(交通流量预测、自监督)
2023年10月23日，继续论文，好困，想发疯。 论文：Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction Github：https://github.com/Echo-Ji/ST-SSL AAAI 2023的论文 ......
Paper Reading: Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
为了实现基于 GAN 的交互式的基于点的操作，本文提出了 DragGAN，它解决了监督手柄点向目标移动和跟踪手柄点两个子问题，以便在每个编辑步骤中知道它们的位置。本文模型是建立在 GAN 的特征空间具有足够的区分力以实现运动监督和精确点跟踪的特性之上的，运动监督通过优化潜在代码的移位特征损失来实现的... ......
Triangle Graph Interest Network for Click-through Rate Prediction
目录概TGINMotivation: Triangle 的重要性Model代码 Jiang W., Jiao Y., Wang Q., Liang C., Guo L., Zhang Y., Sun Z., Xiong Y. and Zhu Y. Triangle graph interest ne ......
Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction
目录概DG-ENN Guo W., Su R., Tan R., Guo H., Zhang Y., Liu Z., Tang R. and He X. Dual graph enhanced embedding neural network for ctr prediction. KDD, 202 ......
How to use Linux shell script to create a command line interactive menu window interface All In One
How to use Linux shell script to create a command line interactive menu window interface All In One
如何使用 Linux shell script 制作一个命令行交互式菜单窗口界面 All In On... ......
[论文精读][基于点云的蛋白-配体亲和力]A Point Cloud-Based Deep Learning Strategy for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
我需要的信息 代码，论文 不考虑共价键，每个点包括了六种原子信息，包括xyz坐标，范德华半径，原子重量以及来源（1是蛋白质，-1是配体）。原子坐标被标准化，其它参数也被标准化。对不足1024个原子的的复合体，补0到1024。 增加考虑的原子从1024到2048，没有提升，增加原子信息通道，没有提升（ ......
Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural Networks for CTR Prediction
目录概Fi-GNN代码 Li Z., Cui Z., Wu S., Zhang X. and Wang L. Fi-GNN: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction. CIKM, 2019. ......
学习笔记427—Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法
Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe ......
selenium 报错 element not interactable: [object HTMLDivElement] has no size and location
selenium 自动化识别验证码x,y坐标 命令move_to_element_with_offset 报错：element not interactable: [object HTMLDivElement] has no size and location 由于>4.0是以中心点偏移，4.0是左 ......
【NIPS2021】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers
来自微软（*^____^*） 论文地址：[2107.00641] Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers (arxiv.org) 代码地址：microsoft/Focal-Transforme ......
Paper reading: Improving Deep Forest by Exploiting High-order Interactions
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......
《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》
# 《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》 ## 文章结构1. 摘要2. 引言3. 预备知识4. 来自现存CNNs的观察5. 零稳定性网络ZeroSNet6. 实验-- 通过零稳定预测性能 ......
关于基因组选择（GS）中准确性（accuracy）和预测能力（prediction ability）的区别？
在基因组选择领域，"准确性"（Accuracy）和"预测能力"（Prediction Ability）是两个常用的评价指标，用于衡量基因组选择模型的性能。 在学术研究中，两者都有用到，但没有明显区分，容易出现混用情况。 以下是一篇文章中的定义： https://bmcgenomics.biomedc ......
关于3dtiles Interactivity中的zoom方法精简写法
原版本涉及到坐标系变化和矩阵变换，在对原版的思路掌握后，特写一个精简版，帮助大家理解。 function zoom(movement, feature) { const longitude = Cesium.Math.toRadians(feature.getProperty("Longitude" ......
[LeetCode] 486. Predict the Winner
You are given an integer array nums. Two players are playing a game with this array: player 1 and player 2. Player 1 and player 2 take turns, with pla ......
Unity 监听Button Interactable状态
通过继承Button 重写DoStateTransition方法来监测Button的Interactable状态，外部可以在InteractableChanged添加绑定监听方法 ```csharp public class MyButton : Button { public event Acti ......
《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》论文学习
一、论文基本思想 Figure 1: Generative agents create believable simulacra of human behavior for interactive applications. In this work, we demonstrate generati ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
来自ICCV2021 论文地址：[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址：https://link. ......
Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis
# 根据实时流交互图分析技术的未知加密有害流量检测 ## 背景 ### 现有技术的不足 目前的加密流量检测大多基于根据已知攻击的先验知识的监督学习，对于未知类型的攻击难以检测 加密性： DPI检测和传统的基于签名的方法失效 多样性： 现有机器学习方法无法检测未知模式攻击，泛化能力差 ### 论文目的 ......
IUP Text Format Tag Status After Interacting
# IUP Text Format Tag Status After Interacting ## 结论 ### 增加 - 若前一个操作为移动光标， - 若左侧非空，使用左侧的状态； - 若左侧为空，使用右侧的状态； - 若前一个操作为删除，参见[[#删除]]； - 若前一个操作为增加，保持状态； ......
EulerNet Adaptive Feature Interaction Learning via Euler’s Formula for CTR Prediction
[TOC] > [Tian Z., Bai T., Zhao W., Wen J. and Cao Z. Eulernet: Adaptive feature interaction learning via euler’s formula for ctr prediction. SIGIR, 20 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer：A Versatile Backbone for Dense Prediction Without Convolutions
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.11 > - ⏰最近更新时间：2023.6.11 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
wait_timeout and interactive_timeout 参数
### wait_timeout and interactive_timeout 参数 - 非交互模式连接：通常情况下，应用到RDS实例会采用非交互模式，具体采用哪个模式需要查看应用的连接方式配置，比如PHP通过传递MYSQL_CLIENT_INTERACTIVE常量给mysql_connect() ......
NWP代表数值天气预报（Numerical Weather Prediction）
NWP代表数值天气预报（Numerical Weather Prediction），它是通过数值模型来预测天气和相关变量如温度、湿度、风速等随时间变化的模型。 NWP系统使用数学方程来描述大气、海洋和地球系统的物理过程。这些方程基于物理定律，如质量守恒、动量守恒和热力学原理，并结合初始观测数据进行求 ......
__bp_precmd_invoke_cmd：未找到命令;__bp_interactive_mode：未找到命令
## 环境 Ubuntu 20.04 ## 问题描述  命令行输入什么指令都会提示 未找到命令 ## 解决方法 1. ......
《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读
背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......
Twitter延迟转化论文《Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction》阅读
背景 由于用户的兴趣是实时变化的，现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的，一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流，并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习， ......
2022 杭电多校 第十场 1001 Winner Prediction（最大流）
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=7244 杭电题解：先让 1号选手赢下所有和他有关的比赛，设此时选手赢了a场比赛。如果存在某个 ai> a1 则1号选手不可能成为冠军。否则选手至多还能再赢bi = a1 - ai 场比赛。考虑建立一张网络 ......
阅读文献《SCNet：Deep Learning-Based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System》
该文献的作者是清华大学的高飞飞老师，于2019年11月发表在IEEE COMMUNICATIONS LETTERS上。 文章给出了当用户位置到信道的映射是双射时上行到下行的确定映射函数；还提出了一个**稀疏复值神经网络( sparse complex-valued neural network，SC ......