伪标签指导下自适应聚类网络

深度聚类是一种结合深度学习进行数据表征学习的聚类方法.这种方法在聚类的基础上,利用深度学习技术来学习数据的内在结构和特征,从而更有效地进行大规模数据的聚类,在推荐系统和异常检测等领域有广泛的应用.然而,目前的深度聚类方法存在以下2个问题:1)传统的深度聚类网络没有充分利用图节点先验分布的信息;2)基于对比学习的深度聚类网络平等对待每一个样本,降低了模型的区分度.基于此,提出了一种结合伪标签和动态更新权重的聚类网络.该方法通过对原始图节点聚类得到伪标签,应用于交叉视图相似度矩阵生成正负样本对,以便模型能够正确地学习区分正负样本.之后,样本对根据自身相似度值计算自适应权重,再通过权重更新样本对的损失梯度.此外,在损失函数中引入类内类间阈值来寻找样本对相似度的最优值.在6个真实数据集上进行节点聚类实验,证明了该方法的优越性和有效性.

LiLi Time:一家咖啡店的共益之路

上海一家“特殊的咖啡店”正日益成为网红打卡点。这是一家为听障人士提供创业就业的“共益”咖啡店,通过为听障人士提供咖啡技能培训和就业机会,以及为消费者和听障人士提供包容性交流共创的机会,LiLi Time咖啡馆不仅在竞争激烈的咖啡店铺市场上构建起独特的竞争优势,打造了一个传递爱与温暖的商业品牌,更探索出一条健全人士和听障人士融合共创的商业化路径,为中国数千万的残障人士就业难题提供了创新的解决思路。

1株鸭源H1亚型禽流感病毒的分离鉴定与全基因遗传进化分析

对2018年分离自江苏地区某活禽市场家鸭体内的1株H1亚型禽流感病毒进行了全基因组序列测定和遗传进化分析。BLAST检索结果显示,该分离株的HA、NA基因分别与A/pintail/Taiwan/WB2478/2017(H1N3)和A/chicken/Yuhuan/YH14/2016(H1N2)具有最高的核苷酸一致性,表明其为H1N2亚型,命名为A/duck/Huaian/0151/2018(H1N2)。进一步结合各基因的系统发生分析,发现该0151株的6个内部基因均与水禽群中的多种亚型低致病性禽流感病毒亲缘关系密切,其中PB2和NS基因分别与国内2013年的鸭源H7N3和H7N7病毒高度同源。关键氨基酸位点分析显示,该病毒HA蛋白裂解位点处的基序为具有低致病性特征的PSIQSR↓GLF,受体结合位点226Q与228G提示其亲嗜禽类受体;NA蛋白未出现可能导致病毒在陆禽中适应性增强的茎部氨基酸缺失;PB2蛋白也未发生E627K、D701N等与对小鼠毒力增强有关的突变。综上所述,0151分离株基因组来源复杂,可能由不同亚型低致病性禽流感病毒发生重组而形成,但尚未出现利于其宿主范围扩大的重要分子标记。该研究结果将为H1亚型禽流感病毒的流行病学监测提供参考。