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基于CPi-calculus的网格服务行为研究 被引量:1
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作者 周静 曾国荪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第6期13-18,共6页
当前基于网格服务组合的编排方案(choreography proposals)只给出服务描述层面上的定义,没有提供任何推导方法来保证基于此编排方案的服务的一致性。如何验证组合服务行为的正确性和有效性是当前亟需解决的一个研究课题。形式化方法提... 当前基于网格服务组合的编排方案(choreography proposals)只给出服务描述层面上的定义,没有提供任何推导方法来保证基于此编排方案的服务的一致性。如何验证组合服务行为的正确性和有效性是当前亟需解决的一个研究课题。形式化方法提供了行之有效的建模、推导和验证机制。本文给出网格服务组合基调,基于此基调分析了网格组合服务的动态交互行为特性,提出基于CPi-calculus(Conditional Pi-calculus)的网格组合服务的行为交互模型(IABM),并给出组合服务交互行为的形式化描述,最后进行交互行为的模拟验证。该网格服务行为交互模型为今后网格服务的组合优化工作提供了代数推导依据。 展开更多
关键词 网格计算 服务组合 行为交互模型 cpi-calculus
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An overview of recent advances and challenges in predicting compound-protein interaction(CPI)
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作者 Yanbei Li Zhehuan Fan +4 位作者 Jingxin Rao Zhiyi Chen Qinyu Chu Mingyue Zheng Xutong Li 《Medical Review》 2023年第6期465-486,共22页
Compound-protein interactions(CPIs)are critical in drug discovery for identifying therapeutic targets,drug side effects,and repurposing existing drugs.Machine learning(ML)algorithms have emerged as powerful tools for ... Compound-protein interactions(CPIs)are critical in drug discovery for identifying therapeutic targets,drug side effects,and repurposing existing drugs.Machine learning(ML)algorithms have emerged as powerful tools for CPI prediction,offering notable advantages in cost-effectiveness and efficiency.This review provides an overview of recent advances in both structure-based and non-structure-based CPI prediction ML models,highlighting their performance and achievements.It also offers insights into CPI prediction-related datasets and evaluation benchmarks.Lastly,the article presents a comprehensive assessment of the current landscape of CPI prediction,elucidating the challenges faced and outlining emerging trends to advance the field. 展开更多
关键词 compound-protein interaction prediction drug discovery artificial intelligence scoring function CHEMOGENOMICS
原文传递
大数据背景下CPI预测问题的文本挖掘技术设计与应用 被引量:7
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作者 唐晓彬 董曼茹 徐荣 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2021年第8期146-160,共15页
本文创新地将半监督交互式关键词提取算法词频-逆向文件频率(Term FrequencyInverse Document Frequency,TF-IDF)与基于Transformer的双向编码表征(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)模型相结合,设计出一... 本文创新地将半监督交互式关键词提取算法词频-逆向文件频率(Term FrequencyInverse Document Frequency,TF-IDF)与基于Transformer的双向编码表征(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)模型相结合,设计出一种扩展CPI预测种子关键词的文本挖掘技术。采用交互式TF-IDF算法,对原始CPI预测种子关键词汇广度上进行扩展,在此基础上通过BERT"两段式"检索过滤模型深入挖掘文本信息并匹配关键词,实现CPI预测关键词深度上的扩展,从而构建了CPI预测的关键词库。在此基础上,本文进一步对文本挖掘技术特征扩展前后的关键词建立预测模型进行对比分析。研究表明,相比于传统的关键词提取算法,交互式TF-IDF算法不仅无需借助语料库,而且还允许种子词的输入。同时,BERT模型通过迁移学习的方式对基础模型进行微调,学习特定领域知识,在CPI预测问题中很好地实现了语言表征、语义拓展与人机交互。相对于传统文本挖掘技术,本文设计的文本挖掘技术具有较强的泛化表征能力,在84个CPI预测关键种子词的基础上,扩充后的关键词对CPI具有更高的预测准确度和更充分的解释性。本文针对CPI预测问题设计的文本挖掘技术,也为建立其他宏观经济指标关键词词库提供新的研究思路与参考价值。 展开更多
关键词 提取 cpi预测 文本挖掘技术 交互式TF-IDF算法 BERT模型
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融合互作网络和多模态信息的化合物-蛋白质相互作用预测模型(INMI)
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作者 刘宏生 于笑雪 张力 《辽宁大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期126-133,共8页
化合物-蛋白质相互作用(Compound-protein interaction,CPI)预测是药物研发领域的一个重大课题.随着生物科学的飞速发展,各种科学实验产生了大量的生物数据,通过计算方法能够快速有效地提取和利用这些信息.已有方法未能将相互作用网络... 化合物-蛋白质相互作用(Compound-protein interaction,CPI)预测是药物研发领域的一个重大课题.随着生物科学的飞速发展,各种科学实验产生了大量的生物数据,通过计算方法能够快速有效地提取和利用这些信息.已有方法未能将相互作用网络中的信息显式地进行提取并加以利用,且多模态信息的融合方式未能抓住蛋白质和化合物之间的联系.为了解决上述问题,本文提出了一个二分类深度学习模型.该模型使用交叉注意力模块整合分子图和蛋白质序列信息,并从相互作用网络中显式提取节点的中心性和相关性信息,作为模型编码.实验表明,本文所提出的模型可以准确预测蛋白质和化合物之间的相互作用,而且节点中心性编码能够大大提高模型性能. 展开更多
关键词 化合物 蛋白质 注意力 化合物与蛋白质相互作用
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45nm芯片铜互连结构低k介质层热应力分析 被引量:3
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作者 林琳 王珺 +1 位作者 王磊 张文奇 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期55-60,共6页
采用铜互连工艺的先进芯片在封装过程中,铜互连结构中比较脆弱的低介电常数(k)介质层,容易因受到较高的热机械应力而发生失效破坏,出现芯片封装交互作用(CPI)影响问题。采用有限元子模型的方法,整体模型中引入等效层简化微小结构,对45 n... 采用铜互连工艺的先进芯片在封装过程中,铜互连结构中比较脆弱的低介电常数(k)介质层,容易因受到较高的热机械应力而发生失效破坏,出现芯片封装交互作用(CPI)影响问题。采用有限元子模型的方法,整体模型中引入等效层简化微小结构,对45 nm工艺芯片进行三维热应力分析。用该方法研究了芯片在倒装回流焊过程中,聚酰亚胺(PI)开口、铜柱直径、焊料高度和Ni层厚度对芯片Cu/低k互连结构低k介质层应力的影响。分析结果显示,互连结构中间层中低k介质受到的应力较大,易出现失效,与报道的实验结果一致;上述四个因素对芯片低k介质中应力影响程度的排序为:焊料高度>PI开口>铜柱直径>Ni层厚度。 展开更多
关键词 芯片封装交互作用(cpi) 有限元分析 低介电常数介质 子模型 热机械应力 45 nm芯片
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基于交互作用MIDAS-AR模型的通货膨胀预测效应研究
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作者 汪玲 王沁 +1 位作者 张红梅 何婷 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2021年第9期239-247,共9页
基于多元自回归混频数据抽样模型,研究了我国货币供应量、国房景气指数及其交互作用对通货膨胀的传导机制及未来走势。结果表明:通货膨胀具有强烈惯性特征。货币、房价及其交互作用均对通货膨胀有显著影响,但影响存在模式、时滞和力度... 基于多元自回归混频数据抽样模型,研究了我国货币供应量、国房景气指数及其交互作用对通货膨胀的传导机制及未来走势。结果表明:通货膨胀具有强烈惯性特征。货币、房价及其交互作用均对通货膨胀有显著影响,但影响存在模式、时滞和力度差异。货币对通货膨胀有短期乘数效应,房价和交互作用对通货膨胀的冲击则更持久,同时通货膨胀受近期房价变动以及货币与房价间交互作用的影响强烈;就变量的贡献程度而言,交互作用在三者间对通货膨胀的贡献程度最大,其次是货币因素,最后是房价因素。相比传统无交互作用的混频模型,交互作用能显著提高模型的拟合效果、短期预测精度和预测拐点捕捉。 展开更多
关键词 cpi M2 房价 交互作用 MIDAS-AR
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