基于深度学习的图生成方法具有显着的图形数据建模能力，从而使它们能够解决广泛的现实世界问题。使这些方法能够在生成过程中考虑不同的条件，甚至通过授权它们生成满足所需标准的新图形样本来提高其有效性。本文提出了一种条件深图生成方法，称为SCGG，该方法考虑了特定类型的结构条件。具体而言，我们提出的SCGG模型采用初始子图，并自动重新收获在给定条件子结构之上生成新节点及其相应的边缘。 SCGG的体系结构由图表表示网络和自动回归生成模型组成，该模型是端到端训练的。使用此模型，我们可以解决图形完成，这是恢复缺失的节点及其相关的部分观察图的猖and固有的困难问题。合成数据集和现实世界数据集的实验结果证明了我们方法的优势与最先进的基准相比。
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同工型是从同一基因位点产生的MRNA，称为替代剪接。研究表明，超过95％的人类多外XEX基因经历了替代剪接。尽管mRNA序列的变化很少，但它们可能会对细胞功能和调节产生系统的影响。广泛报道了基因的同工型具有不同甚至对比的功能。大多数研究表明，替代剪接在人类健康和疾病中起着重要作用。尽管具有广泛的基因功能研究，但关于同工型功能的信息很少。最近，已经提出了一些基于多个实例学习的计算方法，用于使用基因函数和基因表达谱预测同工型函数。但是，由于缺乏标记的培训数据，他们的性能并不理想。另外，概率模型（例如条件随机场（CRF））已被用于建模同工型之间的关系。该项目使用所有数据和有价值的信息，例如同工型序列，表达曲线和基因本体论图，并提出了基于深神经网络的综合模型。 Uniprot基因本体论（GO）数据库用作基因函数的标准参考。 NCBI REFSEQ数据库用于提取基因和同工型序列，NCBI SRA数据库用于表达式配置文件数据。曲线下（ROC AUC）下的接收器操作特征区域和曲线下的Precision-Recall等指标用于测量预测准确性。
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乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，每年负责超过50万人死亡。因此，早期和准确的诊断至关重要。人类专业知识是诊断和正确分类乳腺癌并定义适当的治疗，这取决于评价不同生物标志物如跨膜蛋白受体HER2的表达。该评估需要几个步骤，包括免疫组织化学或原位杂交等特殊技术，以评估HER2状态。通过降低诊断中的步骤和人类偏差的次数的目标，赫洛挑战是组织的，作为第16届欧洲数字病理大会的并行事件，旨在自动化仅基于苏木精和曙红染色的HER2地位的评估侵袭性乳腺癌的组织样本。评估HER2状态的方法是在全球21个团队中提出的，并通过一些提议的方法实现了潜在的观点，以推进最先进的。
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疾病预测是医学应用中的知名分类问题。 GCNS提供了一个强大的工具，用于分析患者相对于彼此的特征。这可以通过将问题建模作为图形节点分类任务来实现，其中每个节点是患者。由于这种医学数据集的性质，类别不平衡是疾病预测领域的普遍存在问题，其中类的分布是歪曲的。当数据中存在类别不平衡时，现有的基于图形的分类器倾向于偏向于主要类别并忽略小类中的样本。另一方面，所有患者中罕见阳性病例的正确诊断在医疗保健系统中至关重要。在传统方法中，通过将适当的权重分配给丢失函数中的类别来解决这种不平衡，这仍然依赖于对异常值敏感的权重的相对值，并且在某些情况下偏向于小类（ES）。在本文中，我们提出了一种重加权的对抗性图形卷积网络（RA-GCN），以防止基于图形的分类器强调任何特定类的样本。这是通过将基于图形的神经网络与每个类相关联来完成的，这负责加权类样本并改变分类器的每个样本的重要性。因此，分类器自身调节并确定类之间的边界，更加关注重要样本。分类器和加权网络的参数受到侵犯方法训练。我们在合成和三个公共医疗数据集上显示实验。与最近的方法相比，ra-gcn展示了与最近的方法在所有三个数据集上识别患者状态的方法相比。详细分析作为合成数据集的定量和定性实验提供。
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Covid-19是一种攻击上呼吸道和肺部的新型病毒。它的人对人的传播性非常迅速，这在个人生活的各个方面都引起了严重的问题。尽管一些感染的人可能仍然完全无症状，但经常被目睹有轻度至重度症状。除此之外，全球成千上万的死亡案件表明，检测Covid-19是社区的紧急需求。实际上，这是在筛选医学图像（例如计算机断层扫描（CT）和X射线图像）的帮助下进行的。但是，繁琐的临床程序和大量的每日病例对医生构成了巨大挑战。基于深度学习的方法在广泛的医疗任务中表现出了巨大的潜力。结果，我们引入了一种基于变压器的方法，用于使用紧凑卷积变压器（CCT）自动从X射线图像中自动检测COVID-19。我们的广泛实验证明了该方法的疗效，精度为98％，比以前的作品表现优于先前的作品。
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尽管大量研究专门用于变形检测，但大多数研究都无法推广其在训练范式之外的变形面。此外，最近的变体检测方法非常容易受到对抗攻击的影响。在本文中，我们打算学习一个具有高概括的变体检测模型，以对各种形态攻击和对不同的对抗攻击的高度鲁棒性。为此，我们开发了卷积神经网络（CNN）和变压器模型的合奏，以同时受益于其能力。为了提高整体模型的鲁棒精度，我们采用多扰动对抗训练，并生成具有高可传递性的对抗性示例。我们详尽的评估表明，提出的强大合奏模型将概括为几个变形攻击和面部数据集。此外，我们验证了我们的稳健集成模型在超过最先进的研究的同时，对几次对抗性攻击获得了更好的鲁棒性。
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在本文中，我们试图在抽象嵌入空间中绘制额叶和轮廓面图像之间的连接。我们使用耦合编码器网络利用此连接将额叶/配置文件的面部图像投影到一个常见的潜在嵌入空间中。提出的模型通过最大化面部两种视图之间的相互信息来迫使嵌入空间中表示的相似性。拟议的耦合编码器从三个贡献中受益于与极端姿势差异的匹配面。首先，我们利用我们的姿势意识到的对比学习来最大程度地提高身份额叶和概况表示之间的相互信息。其次，由在过去的迭代中积累的潜在表示组成的内存缓冲区已集成到模型中，因此它可以比小批量大小相对较多的实例。第三，一种新颖的姿势感知的对抗结构域适应方法迫使模型学习从轮廓到额叶表示的不对称映射。在我们的框架中，耦合编码器学会了扩大真实面孔和冒名顶替面部分布之间的边距，这导致了相同身份的不同观点之间的高度相互信息。通过对四个基准数据集的广泛实验，评估和消融研究来研究拟议模型的有效性，并与引人入胜的最新算法进行比较。
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尽管对抗性和自然训练（AT和NT）之间有基本的区别，但在方法中，通常采用动量SGD（MSGD）进行外部优化。本文旨在通过研究AT中外部优化的忽视作用来分析此选择。我们的探索性评估表明，与NT相比，在诱导较高的梯度规范和方差。由于MSGD的收敛速率高度取决于梯度的方差，因此这种现象阻碍了AT的外部优化。为此，我们提出了一种称为ENGM的优化方法，该方法将每个输入示例对平均微型批次梯度的贡献进行正规化。我们证明ENGM的收敛速率与梯度的方差无关，因此适合AT。我们介绍了一种技巧，可以使用有关梯度范围W.R.T.规范的相关性的经验观察来降低ENGM的计算成本。网络参数和输入示例。我们对CIFAR-10，CIFAR-100和Tinyimagenet的广泛评估和消融研究表明，Engm及其变体一致地改善了广泛的AT方法的性能。此外，Engm减轻了AT的主要缺点，包括强大的过度拟合和对超参数设置的敏感性。
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随着面部生物识别技术的广泛采用，在自动面部识别（FR）应用中区分相同的双胞胎和非双胞胎外观相似的问题变得越来越重要。由于同卵双胞胎和外观相似的面部相似性很高，因此这些面对对面部识别工具表示最困难的病例。这项工作介绍了迄今为止汇编的最大的双胞胎数据集之一，以应对两个挑战：1）确定相同双胞胎和2）的面部相似性的基线度量和2）应用此相似性措施来确定多ppelgangers的影响或外观 - Alikes，关于大面部数据集的FR性能。面部相似性度量是通过深度卷积神经网络确定的。该网络经过量身定制的验证任务进行培训，旨在鼓励网络在嵌入空间中将高度相似的面对对组合在一起，并达到0.9799的测试AUC。所提出的网络为任何两个给定的面提供了定量相似性评分，并已应用于大规模面部数据集以识别相似的面对对。还执行了一个附加分析，该分析还将面部识别工具返回的比较分数以及提议网络返回的相似性分数。
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资源分配是规划建筑项目的最关键问题之一，因为它对成本，时间和质量的直接影响。根据项目目标，通常有特定的分配方法用于自动资源管理。但是，在整个建筑组织中利用资源的综合计划和优化是稀缺的。这项研究的目的是为建筑公司提供自动资源分配结构，以深入强化学习（DRL），可在各种情况下使用。在这种结构中，数据收集（DH）收集了分布式物联网（IoT）传感器设备的资源信息，这些传感器设备将在自主资源管理方法中采用的各个公司项目中。然后，将覆盖资源分配（CRA）与从DH获得的信息进行比较，其中自动资源管理（ARM）确定了感兴趣的项目。同样，具有类似模型的双重Q-NETWORKS（DDQN）在基于公司的结构化资源信息的两种不同的分配情况下进行了培训，以平衡目标与资源约束。本文中建议的技术可以通过将投资组合信息与采用的单个项目信息相结合来有效地适应大型资源管理系统。此外，详细分析了重要信息处理参数对资源分配绩效的影响。此外，提出了管理方法的普遍性结果，这表明当情况变量发生变化时，不需要额外的培训。
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