出庭应诉接近九成 强化既出庭又出声

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图结构数据在我们生活中广泛存在,现实世界中很多关系数据都可以用图表示,如各类学科文献之间的引文网络、社交软件里的社交网络、城市之间的交通网络、知识图谱等。由于图数据结构复杂、特征数据量庞大,使得传统的机器学习算法和常规神经网络无法很好地处理这类数据。为了更好地挖掘图结构数据的特性与关系,图表示学习是一种有效的方法,这类算法的主要思想是将图的高维结构数据或特征属性数据嵌入到一个低维空间中,得到图或图
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传统的药物发现需要经过寻找靶点、搜索苗头化合物、筛选先导化合物、修饰化合物并经过生化实验得到候选化合物、最后通过若干期临床试验研发药物的过程。通常来说面临着实验对象数量少、命中率低的问题,致使药物研发过程通常需要12-15年的时间、并且由于动物及人体实验的高昂费用,可能产生高达10-20亿美元的成本。基于化合物-靶蛋白绑定的虚拟筛选技术,利用机器学习优秀算法模拟蛋白质靶点与候选的小分子化合物之间的
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