机器之心专栏 机器之心编辑部 当下的分子相互作用预测方法还有进步的空间吗？当然有！...方法 基于图的方法 最近，各种深度神经网络和图神经网络（GNNs）在分子相互作用预测方面取得了优异的性能。然而，这些方法要么只考虑分子的局部特征，要么考虑大多数生物实体相对较小方面的方法。...通过与基于图（或基于网络的）方法的比较，KG-MTL 可从分子图中自动提取药物的拓扑结构特征，也可从大规模知识图谱中获取药物与其他实体之间的语义关系信息。...，通过使用多任务学习策略来训练在该框架下运作良好的两个任务。...然而，以前的工作采用不充足的信息来表示药物特征，忽略了知识图谱中的语义信息。
【系列专栏】：博主结合工作实践输出的，解决实际问题的专栏，朋友们看过来！...，特征中的线性阵列意思差不多，就是将特征或实体进行阵列复制的方法。...点击镜像，基准面选择设计树中的右视基准面，镜像的特征选择三角形板，可见系统提示“几何体阵列将生成不连续的实体”，软件报错。...注意，以上零件是分两部分的，左边一个矩形板，右边一个三角板，他们之间并不相连，在Solidworks中，不连续的两个部分称为不同的两个实体，在设计树中找到实体栏，点击旁边三角形按钮，可见有两个实体（之前说的草图中的裁剪实体...、转换实体引用、等距实体中的实体与当前所说的实体是不同的概念） ——点击镜像，选择右视基准面，此时，选择要镜像的实体（不是选择要镜像的特征），提交，可见没有报错，镜像实体成功。
我们构建出来的领域模型初步版本应该是上图这样的，实体与实体之间是有强联系的，聚合之间的关联太大，导致牵一发而动全身。...用专业的DDD术语讲“规约模式”，将业务规则抽取出来对象化，甚至到最后都可以进行规则的配置化。最让我们兴奋的是，我们苦心学习的设计模式终于可以在系统设计中大面积的使用了，难道不是一件很惊喜的事情吗！...2】工具、框架、组件 任何一种架构都是需要框架、工具的支撑才能变的完美。 当我们在某种架构下进行开发的时候，我们必须需要很多工具、框架的支撑才能让开发工作变的很便捷，这也和【敏捷开发】的思想一样。...在DDD中我们也需要很多目前还没有出现的很多工具、框架，在.NET平台中目前来看只有EntityFramework框架算是为了DDD做了很多工作，如果我们的领域模型无法与数据库进行映射，那么领域模型开发所要付出的代价将是很大...如果有幸能有一个面向DDD、敏捷、XP的研发团队工作，那么可以视项目为一件终身的艺术品。 这两篇文章主要是一些本人对DDD的感悟，分享给大家。
在以往的研究工作中，早期两个任务以pipline的方式进行，先做命名实体识别，然后做关系抽取。...以往工作的不足以及重叠三元组出现的挑战： 在实体对的组合之中，大多数实体对是没有关系链接的，这便存在很多的负例，也就造成了关系分类的不平衡。...然而，现有的工作在解决重叠三联体问题上表现出色，即同一句子中的多个关系三联体共享相同的实体。...3.以DistMult为例，作者证明了因子分解模型的性能可以通过在关系图中执行多个信息传播步骤的编码器模型来丰富它们 3....我们展示了大多数现有模型，包括 NTN (Socher et al., 2013) 和 TransE (Bordes et al., 2013b)，可以在统一的学习框架下进行泛化，其中实体是从神经网络学习的低维向量
通过该视图控件，你可以设定下面两种模式： 自适应。 使视口可以通过任意一侧的大手柄随意调整大小 特定设备。...启用 Ancestors 复选框时查看祖先实体事件侦听器，即除了当前选定节点的事件侦听器外，还会显示其祖先实体的事件侦听器 启用 Framework listeners 复选框时查看框架侦听器，DevTools...会自动解析事件代码的框架或内容库封装部分，然后告诉您实际将事件绑定到代码中的位置 控制台面板（Console） 在开发期间，可以使用控制台面板记录诊断信息，或者使用它作为 shell 在页面上与 JavaScript...由于每一条消息的时间戳均不同，因此，每一条消息都将显示在各自的行上 ? 选择执行环境 以下屏幕截图中以蓝色突出显示的下拉菜单称为 Execution Context Selector ?...源代码面板（Sources） 在源代码面板中设置断点来调试 JavaScript ，或者通过Workspaces（工作区）连接本地文件来使用开发者工具的实时编辑器 格式化混淆代码 在某些情况下，我们需要对混淆的代码做一定的调试
然而，由于每个子地图包含众多地标，图匹配问题的维度非常高，导致无法管理的解决时间。姿势图优化为关键帧和地标提供了更高精度的全局位姿。但是，可能存在在多个子地图中多次包括的地标。...C.姿态图优化 姿态图优化为关键帧和地标提供了更高精度的全局姿态，然而，可能存在多个子图中反复包含的地标。...为了减小地图的大小和后续优化的维度，这些地标在多个子图中的实例将根据图匹配结果或质心距离而合并。...这两个数据集提供了大量的语义辅助扫描和地面真实姿势，可以用来构建和评估我们的地图制作框架。 图5. CARLA模拟器上地图合并和鸟瞰视图的共视连接案例。...生成的地图与点云地图相比较轻量，可以支持在线机器人定位。未来工作有几个有希望的方向，可以改进和扩展所提出的框架。我们的最终目标是在城市规模的环境中实现高效的众包地图制作。
但是，GNN 可以捕获其他分类函数吗？例如，假设有一个布尔函数，当且仅当一个图有一个孤立的顶点时，该函数才将 true 赋给所有节点。GNN 能捕获这个逻辑吗？...此外，为了精确地模拟任何嵌入的查询，由 VC 维度测量的嵌入之间的距离函数的复杂性应该与图中实体的数量成正比。...这个规则右边的每一个关系都可以表示为一个矩阵，寻找缺失链接的过程可以表示为一个连续的矩阵乘以实体向量的关系，这个过程称为规则学习。...作者的贡献是在一种新的方法上在数值规则上有效地工作，表明在现实中没有必要显式具体化类似 hasCitation>(Y,Z) 这样的矩阵，这大大减少了运行时间。...在实验中，GraphZoom 框架相比 node2vec 和 DeepWalk 方法实现了惊人的 40 倍加速，精度提高了 10%。 ?
这类方法主要包含两部分：图嵌入模块，主要利用图嵌入的方法学习知识图谱中实体和关系的表征；和推荐模块，以建模用户对物品的偏好。按照这两个模块的结合方式，可将这一方向的工作划分为三类。...2.3 基于传播的方法 尽管上述两类方法都提升了推荐的精准性，但都没有利用图中所包含的全部信息，比如基于嵌入的方法侧重于学习知识图谱中的语义表示，而基于连接的方法关注知识图谱中实体的连接信息。...基于传播的方法结合了上述两大思路，其基本思想是借助知识图谱中实体间的连接路径，将实体语义表征在图中传播，直接建模实体间的高阶关系，从而更合理地挖掘了知识图谱所包含的信息。...基于传播的方法包含三种实现途径，具体而言，第一种方式基于用户的历史行为，通过聚合用户历史交互物品的多跳邻居来丰富用户表征，从而将用户的历史兴趣在知识图谱中沿着向外传播，这方向的代表性工作包括RippleNet...第三种思路是将用户物品交互矩阵与包含属性信息的知识图谱相结合，从而将用户和物品统一表示在一张图，并与图中各自的多跳邻居表征聚合，丰富用户与物品的表征，代表工作包括KGAT等。
领域实体是核心和中心部分。洋葱架构是建立在一个领域模型上的，其中各层是通过接口连接的。其背后的思想是，在领域实体和业务规则构成架构的核心部分时，尽可能将外部依赖性保持在外。...我们在较深的层定义抽象接口，并在最外层提供其具体实现。这样可以确保我们专注于领域模型，而不必过多地担心实现细节。我们还可以使用依赖性注入框架，比如 Spring，在运行时将接口与实现连接起来。...说明各层之间的依赖关系的包图 领域模型 / 实体 领域实体是领域驱动设计的基本构件，它们被用来在代码中为通用语言的概念建模。实体是在问题域中具有唯一身份的领域概念。领域实体封装了属性和实体行为。...它负责配置和缝合所有的外部服务和框架。洋葱架构提供了解耦功能，因此在任何时候交换技术都会变得更容易。 我们需要每个层吗？ 将我们的应用分层组织有助于实现关注点的分离。但我们需要所有的层吗？...没有内卷、996 和“老板”，乐视过上神仙日子？WPS 重申“删除用户本地文件”一事；小米被指违反 GPL 协议 | Q 资讯 相比高人气的 Rust、Go，为何 Java、C 在工具层面进展缓慢？
在 QA 任务中，KG 为用户提供可解释的结果（实际上，图模式能/或不能在目标图中被找到）。此外，它们可以执行阅读理解系统尚无法实现的复杂推理。...验证—“这个行政领域的姊妹城镇是伊朗的 Samatice 和 Shamsi 吗？” 更多组织为“基于实体和关系的共指消解”的对话。...该方法的准确率相较于之前的方法有实质性的提升（尤其是在零样本和小样本任务中），因此你可以在训练数据非常有限的情况下使用它。...目前，尽管数据集由 Wikia 文章组成，但我认为将框架应用于可以包含多语言标签和同义词，或定义明确的特定领域本体的知识图谱上应该没有太大的问题。...实际上，在 UltraFine 数据集上训练的框架可以被指定为三个级别！在 OntoNotes 数据集上，实验结果与目前最先进的方法相当。
1、EF等ORM解决方案出现的原因 因为软件开发中分析和解决问题的方法已经接近成熟,然后关系型数据库却没有,很多年来,数据依然是保存在表行列这样的模式里,所以,在面相对象和高度标准化的数据库中产生了一个失配...EF+LINQ的开发方式能帮助我们极大的减少工作量.相对于大量的、高度冗余的Ado.Net数据访问方式,使用LINQ查询来表达我们对数据需求更加的合适,EF等实体框架会帮你们实现实体类到底层数据库的映射...，在代码优先（Code First）中，存储过程支持更新，性能改进，以及一系列的新特性，本书将聚焦这些新特性 4、模型 实体框架是一个强烈关注建模的技术,实体框架创建的是实体数据模型（EDM）的模型,它允许你在编码时使用强类型的实体类...一旦配置，单一对象和三张数据库之间的映射将被实体框架处理。 一个相反的情形是，上图中的单表Department被映射成三个代表特定的departments。...当然，你能看到上图中的Location表，你能很容易的将它映射到单一的实体类，也这是实体框架的默认行为。
那么总结来说，可以概括为三点： 数字技术与实体产业正在加速融合 对于实体企业而言，采用机器人、AI、IoT等技术进行自动化、数智化升级，是实现降本增效、优化管理、提高员工体验的必然选择。...实体产业从人口红利转向技术红利 当前，劳动力短缺问题日益突出，而AI技术创造的数字化劳动力不仅能够补位，还可以跟人形成很好的协作。...旷视做了什么 正如之前看到的，旷视通过将AI技术与自动化技术相融合，已经帮助众多实体企业对工厂进行了数智化升级。目前，光是在智慧物流领域的落地案例，就超过了200个。...而超过500人的科研队伍，则让旷视能够输出从底层深度学习框架，到算法研发、软硬一体化产品的完整技术能力。...在旷视的核心技术加持下，双方经过180天的合作共研，成功推出了可以实现10类运用场景的体能训练训练产品，并在细分市场上一举拿下60%的份额。
此外，现有声源定位工作仅停留在对发声物体的定位上，而缺乏在发声物体的类别判别方面的探索。因此，该研究希望在无需额外先验知识的情况下解决更加贴近生活场景的包含不发声物体的判别性多声源定位任务。...该研究的贡献和创新点可以总结为以下几个方面： 受人类视音感知能力的启发，提出了判别性多声源定位任务：不仅定位出发声物体的位置而且辨别其类别。 提出了两阶段的学习框架。...在单声源场景中学习物体的视音表征，并迁移至多声源场景下解决包含不发声物体的判别性多声源定位任务。...此时，经定位和过滤之后，便达到了在定位图中过滤不发声物体，保留发声物体的目标。...在可视化定位图中，每张图展示了一类物体的定位结果，且发声物体有较大响应，而不发声物体未响应或响应很低。可以看到，尤其在合成的含有不发声物体的复杂多声源场景中，该方法具有较大优势。
独立于框架：系统架构不依赖于框架中的某个函数。不需要让系统来适应框架。可被测试：系统的业务逻辑可以脱离UI，数据库，Web服务和其他外部元素，从而进行测试。...比如我们可以在不修改业务逻辑的前提下，将原来的Web界面替换成命令行界面。独立于数据库：可以轻易的更换数据库。这代表业务逻辑和数据库之间已经解耦。...业务实体这一层中封装的是个系统的关键业务逻辑，它既可以是一个带有方法的对象，也可以是一组数据结构和函数的集合。只要它能够被系统中的其他不用应用复用就可以了。...接口适配器通常是一组数据转换器，它们负责将业务实体和用例给出的数据格式，转换为其他外层最方便操作的格式。这一层应该包含了整个GUI，MVC框架。展示器，视图，控制器都应该属于接口适配器层。...它们包含了所有的实现细节。我们将这些细节放在最外层，它们就很难影响到其他层了。只有四层吗图中的同心圆，只是为了说明架构的结构，真正的架构很可能超过这四层。但是这其中的依赖关系原则是不变的。
游戏对象是组件（Component）的容器，单个游戏对象通常包含多于一个组件，同时也可以包含其他游戏对象作为其子对象。每个游戏对象至少包含Transform组件。...组件可以是网格、材料、地形等可视化实体，也可以是摄像机、灯光等抽象类型。组件必须依附于游戏对象而存在。 资源（Asset）：表示材质、纹理、音频文件、游戏对象等在开发过程中可使用的资源。...层级面板（Hierarchy）：列出当前场景视图中的所有游戏对象（GameObject）。一旦游戏对象在场景视图中被添加或删除，在层级视图中也将同步更新。...前文提到过，脚本也是组件的一种，可以挂载到游戏对象中。游戏框架在脚本生命周期的流程节点处或特定事件发生时调用相应方法，实现游戏业务逻辑。...Awake在所有游戏对象初始化之后执行，因此可以在方法中安全地与游戏对象进行通信。 Start：仅在所有脚本的Update方法第一次被调用前执行，且仅在脚本实例被启用时执行。
他们在交流他们的编辑需求时通常使用一般化的、非技术的语言，例如： 我的婚纱裙子上有一个污点，有人可以帮我去掉它吗？拜托了！ 他刚刚去世。但是他层希望他的依照看起来精彩一点，我觉得他脸上的光线不太好。...这个工具可以让用户在没有专业用户的帮助并且不需学习专业术语的情况下下独立完成图片编辑操作。我们工作的第一步是开发这样一个工具。...我们会利用之前的工作Edit Me 语料库(Manuvinakurike等,2018)，这是一个包含已写好的可以修改真实世界图片的编辑请求和相关框架的数据集。...未来的工作中，我们计划研究一个可以同时预测动作类型和实体的联合模型。此外，两层的动作实体模型可以被应用在图像编辑交互对话中来进一步探索迁移学习技术。...最后，在许多例子中，实体在最终可以被执行前都需要进一步划分解析。我们把解析模糊实体作为未来可以改进的工作。
首先，介绍一下该工作的问题背景：新闻中包含了大量的知识实体，这些知识实体可以非常好地帮助我们理解新闻内容，不过一篇新闻文章可能会包含几十个实体，每个实体出现的次数可能都不一样，该如何衡量这些知识实体的重要性...②训练框架 同时我们的框架也可以采取一种多任务学习的方式，因为对于不同的新闻推荐任务来说，任务之间的各种标签会提供一些额外的信息。比如我们通过本地新闻预测任务，来预测新闻是不是与本地相关。...在此基础上，我们就可以进一步了解用户的多样的、动态的兴趣。 ②研究方法 下面介绍一下具体的工作。 首先是异构图表示学习的方法。...可以看到，对一个新闻来说，它会朝着与它相关的方向去选择锚点知识图，而跟新闻不太相关的知识实体如”US”就没有包含在锚点知识图中。...Q2：商品的库存与销售可以做知识图谱吗？ A2：我认为是可以的。知识图谱是非常广泛的概念，新闻知识图谱更类似于百科式的，实际上我们在美团业务中，用的知识图谱更多的是把用户和商户、用户和商品做一个连接。
在以往的研究工作中，早期两个任务以pipline的方式进行，先做命名实体识别，然后做关系抽取。...然而，现有的工作在解决重叠三联体问题上表现出色，即同一句子中的多个关系三联体共享相同的实体。...我们展示了大多数现有模型，包括 NTN (Socher et al., 2013) 和 TransE (Bordes et al., 2013b)，可以在统一的学习框架下进行泛化，其中实体是从神经网络学习的低维向量...现有的 MLM 预训练目标并不能很好的建模实体及实体间的隐式关联，因此，一个能够显式建模实体及其包含的语义关系的预训练目标可以增强文档的实体的表达能力。...语言模型缺乏对实体知识的认知，先前的工作表明注入实体等事实类型知识可以显著提升知识敏感的任务性能，AAAI2021 上有个工作提出了一个注入 Probase 知识库的关系抽取模型，然而知识库存在稀疏性和噪音
威廉·莎士比亚真的写过《哈姆雷特》吗?基于置信度的知识表示学习 ? 摘要 知识图谱能够提供重要的关系信息，在各种任务中得到了广泛的应用。...因此，在知识表示学习和知识应用中考虑噪声是至关重要的。 ? 在构造无噪声知识表示的同时，尝试检测现有知识图中可能存在的噪声和冲突。大多数传统的KRL方法假定现有的知识图谱是绝对正确的。...在本文中，我们跟随TransE来学习知识表示，而其他增强的基于翻译的方法也不难利用我们的置信度感知KRL框架。 3 理论 首先给出本文中使用的符号。...为了检测知识图中可能存在的噪声并学习更好的知识表示方法，我们对每个三元组事实引入了一个新的三元组置信度概念。 三元组置信度描述了三元组置信度正确的可能性，可以通过内部结构信息和外部异质信息来衡量。...虽然CKRL模型学习了更好的知识表示，传统的没有信心的模型也可以取得良好的结果。 5 结论与未来工作 在本文中，我们提出了一个新的CKRL模型，旨在检测知识图中的噪声，同时学习知识表示。
在 Rafy 领域实体框架中，对自关联的实体结构做了特殊的处理，下面对这一功能进行讲解。 场景 在开发数据库应用程序时，往往会遇到自关联表的场景。...如下图中操作系统的文件夹： ? 在开发这类程序时，往往是设计一张表，表中的一个可空的外键直接引用这张表本身。对应的实体如下图： ?...而针对这样的场景，许多ORM框架都不做默认的处理，开发者往往每次都要做重复的工作：建立类似结构的表，编写关系处理代码，编写查询代码……而这种场景经常会出现，所以 Rafy 实体框架中，默认就支持了树型实体的一系列功能...功能及使用说明 在 Rafy 中的树型实体功能，只需开发者使用一行代码为指定的实体打开这个功能，框架会自动完成以下工作： 自动添加实体的自引用关系。自动生成数据库自关联表。...但是也会有所区别，例如 GetAll 方法在查询非树实体时，查询出的实体列表中包含所有的实体；但是在查询树型实体时，结果会按照树的结构来进行加载，即列表中只会有根节点，其它节点则分别在根节点的下级节点中
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