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ICLR 2022 | 三维分子图的球形信息传递

今天给大家介绍的是ICLR 2022 Poster的文章《Spherical Message Passing for 3D Molecular Graphs》。作者在此工作中考虑了三维分子图的表示学习,其中每个原子与三维的空间位置相关联。这是一个尚未得到充分探索的研究领域,目前还缺乏一个有效的信息传递框架。在这项工作中,作者在球坐标系(SCS)中进行了分析,以完整地识别三维图结构。基于此观察,作者提出了球形信息传递(SMP)作为一种新的和强大的三维分子学习方案。SMP显著降低了训练的复杂性,使其能够在大规模分子上有效地执行。此外,SMP能够区分几乎所有的分子结构,而未覆盖的案例在实际中可能并不存在。基于有意义的基于物理的三维信息表示,作者进一步提出了用于三维分子学习的SphereNet。实验结果表明,在SphereNet中使用有意义的三维信息可以显著提高预测任务的性能。结果还证明了SpherNet在可靠性、效率方面的优势。

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CVPR 2023 | 一块隔热片即可实现红外场景下的物理攻击,北航提出针对红外行人检测器的漏洞挖掘技术

机器之心专栏 机器之心编辑部 来自北航人工智能研究院的韦星星副教授团队设计出一种隐蔽性更强、物理实施更简单、速度更快的 “对抗红外补丁”,可用于针对红外模态的物理鲁棒性评估研究。 在计算机视觉领域,基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用,而 DNN 易受对抗样本攻击的特性,天然给这些检测系统埋下了安全隐患,检测器的对抗鲁棒性也因此受到了学术界与工业界的共同关注,相关研究的发展势头强劲。 已有不少研究者针对可见光模态提出了物理鲁棒性评估技术,它们被设计在常见的物品上,有着精

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KDD2021 | 用于预测蛋白质-配体结合亲和力的图神经网络

本文介绍由中国科学技术大学和百度商业智能实验室等机构的研究人员合作发表于KDD 2021的研究成果:作者提出了一个基于图神经网络的模型SIGN(structure-aware interactive graph neural network),通过利用原子间的细粒度结构和相互作用信息来学习蛋白质-配体复合物的表征,从而更好地进行结合亲和力预测。SIGN由两部分组成:极坐标启发的图注意力层(PGAL)和成对相互作用池化(PiPool)。PGAL用来整合原子之间的距离和角度信息,进行三维空间结构建模。PiPool用来将蛋白质和配体之间的远程相互作用纳入模型中。在两个基准上的实验结果验证了SIGN的优越性。

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数据仓库中的维度表和事实表概述

事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如现金登记事务所产生的数据,事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据(事实),并且这些数字信息可以汇总,以提供有关单位作为历史的数据,每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引,该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键,而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息,也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。 包含在事实数据表中的“度量值”有两中:一种是可以累计的度量值,另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值,其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息,例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表,单汇总结果一般是没有意义的,例如,在一座大厦的不同位置测量温度时,如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的,但是求平均值是有意义的。 一般来说,一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联,用户在利用事实数据表创建多维数据集时,可以使用一个或多个维度表。 维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口,纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性,有些特性提供描述性信息,有些特性指定如何汇总事实数据表数据,以便为分析者提供有用的信息,维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如,包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构,这些产品中的每一类进一步多次细分,直到各产品达到最低级别。 在维度表中,每个表都包含独立于其他维度表的事实特性,例如,客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。 结论

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