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论文结构序列权威发布_一篇完整的论文目录(2024年11月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

论文结构序列

#大模型日报# ai前沿动态【让RNN再次复兴】链接：论文概述：本文重新审视了传统的循环神经网络（LSTM和GRU），强调了它们尽管被Transformer掩盖，但仍然具有潜力。关键在于克服其顺序计算的限制。作者重新评估了传统的循环神经网络（RNN），特别是LSTM和GRU，通过简化其结构使其能够并行训练，并证明其性能与最新的序列模型相当，挑战了复杂架构在序列建模中必要性的传统观点。

自注意力模型：NLP新篇 2017年，Google DeepMind团队发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，引入了一种全新的神经网络模型——Transformer。这篇论文的核心创新在于引入了“自注意力机制（self-attention mechanism）”，这一机制彻底改变了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的结构。自注意力机制的核心在于，模型能够同时计算输入序列中所有位置之间的关系权重，进而加权得到每个位置的特征表示。这种机制不仅提升了模型的并行性和可扩展性，还能更好地捕捉序列中各个位置之间的相对关系，从而更准确地建模序列数据。在Transformer模型中，自注意力机制被广泛应用于Encoder和Decoder两个部分，分别负责编码输入序列和生成输出序列。此外，该模型还引入了多头注意力机制（multi-head attention mechanism），使得模型能够同时关注输入序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系。实验结果表明，Transformer模型在质量上更优秀，训练速度更快，且更易于并行化。因此，《Attention Is All You Need》这篇论文对自然语言处理领域的发展产生了深远影响，为后续的深度学习研究提供了新的思路和方法。

2023年时空预测顶会论文精选13篇 𐟓Š 时空预测是时间序列预测中的一种常见方法，用于预测未来某个时间点和某个地点的变量。由于数据同时具有时间属性和空间属性，因此也被称为时空数据分析或时空建模。 𐟚— 目前，时空预测已广泛应用于交通流量、气候变化、人类移动和疾病传播等领域。常见的时空预测方法包括统计模型、机器学习方法和深度学习方法等。 𐟓ˆ 在2023年，时空预测的相关研究取得了许多突破性进展，并在多个实际应用场景中得到了验证。以下是整理的13篇顶会论文，涵盖了稀疏图时空预测、时空预测与大模型结合、气象预测、交通预测、扩散模型与时空预测结合以及对比学习与时空预测结合等热门主题。 1️⃣ 稀疏图时空预测：利用稀疏图结构进行时空数据建模，提高预测精度。 2️⃣ 时空预测与大模型结合：将时空预测与深度学习模型相结合，实现更复杂的预测任务。 3️⃣ 气象预测：利用时空预测方法进行气象数据预测，提高天气预报的准确性。 4️⃣ 交通预测：通过时空预测分析交通流量，优化交通管理和规划。 5️⃣ 扩散模型与时空预测结合：将扩散模型与时空预测相结合，应用于疾病传播等领域的预测。 6️⃣ 对比学习与时空预测结合：利用对比学习的方法提升时空预测的性能。 7️⃣ 城市规划与时空预测：通过时空预测方法进行城市规划，提高城市管理的效率。 8️⃣ 能源管理：利用时空预测进行能源管理，实现能源的高效利用。 9️⃣ 自然灾害预警：通过时空预测方法进行自然灾害预警，减少灾害损失。 𐟔Ÿ 医疗健康：利用时空预测进行医疗健康数据分析，提高医疗服务的效率。 1️⃣1️⃣ 环境监测：通过时空预测方法进行环境监测，保护生态环境。 1️⃣2️⃣ 智能交通系统：利用时空预测进行智能交通系统设计，提高交通系统的智能化水平。 1️⃣3️⃣ 智慧城市：通过时空预测方法进行智慧城市建设，提升城市智能化水平。

「2024年诺贝尔奖今起揭晓」突发新闻瑞典皇家科学院决定授予2024年诺贝尔化学奖，其中一半授予大卫ⷨ𔝥…‹“用于计算蛋白质设计”，另一半共同授予德米斯ⷥ“ˆ萨比斯和约翰ⷍⷨ鹧€“用于蛋白质结构预测”。 David Baker's most cited paper: 这篇研究探讨了新的神经网络架构，用于准确地从氨基酸序列预测蛋白质结构。这项研究受到了DeepMind的AlphaFold2在最近的CASP14竞赛中表现出色的启发。 Demis Hassabis & John M. Jumper最著名的论文: 这篇论文讨论了基于氨基酸序列预测蛋白质三维结构的问题。这是生物学中的一个重要问题，因为理解蛋白质的结构有助于理解其功能。然而，实验确定蛋白质结构的过程缓慢且困难。论文介绍了一种新的计算方法，名为AlphaFold，能够准确预测蛋白质结构。

「阿里云成果登顶刊Cell」刚刚，阿里云官宣和中山大学合作的科研成果登上国际顶刊《Cell》。简单来说，研究团队利用云计算与AI技术发现了—— 180个超群、16万余种全新RNA病毒，这是已知病毒种类的近30倍，大幅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。展开讲，新研究瞄准的痛点是：新病毒发现的效率较低。传统RNA病毒鉴定方法高度依赖于序列同源性比对，即通过比较未知病毒与已知病毒的序列相似性来进行识别。然而，RNA病毒种类繁多且高度分化，传统方法难以捕捉缺乏同源性或同源性极低的“暗物质病毒”。而AI与病毒学研究的结合正在突破这一难题。相关论文提出了全新的深度学习模型"LucaProt"—— 它基于Transformer框架与大模型表征技术，结合蛋白质序列和内在结构性特征，在独立的测试数据集上表现优异，具有极高的准确性（假阳性率仅为0.014%）和特异性（假阴性率为1.72%）。从结果看，通过对来自全球生物环境样本的10,487份数据进行病毒挖掘，发现了513,134条病毒基因组，代表161,979个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。此外，论文还揭示了多个病毒学领域新发现： 1、发现迄今为止最长的RNA病毒基因组，长度达到47,250个核苷酸； 2、识别出超出以往认知的基因组结构，展示了RNA病毒基因组进化的灵活性； 3、在高温的深海热泉等极端环境中，RNA病毒依旧存在多样性。论文地址：网页链接

诺奖技术再升级，AlphaFold3出来了！ 10月9日，谷歌DeepMind的Demis Hassabis、John Jumpe因对蛋白质结构的预测，与蛋白质设计先驱David Baker分享了2024年诺贝尔化学奖。其实，2021年DeepMind就推出了AlphaFold2，其能够根据氨基酸序列来准确预测蛋白质的三维结构。 AlphaFold2的出现，引发了蛋白质结构及其相互作用建模领域的一场革命，为蛋白质建模和设计应用提供了广泛的可能。而最近，DeepMind团队带来了AlphaFold2的全面升级版——AlphaFold3。今年5月9日，Demis Hassabis、John Jumpe 等人在 Nature 期刊发表了新的研究论文。该研究推出了AlphaFold3，这是一个强大的结构预测统一框架，涵盖了前所未有的广度和精确度，能够高准确性预测蛋白质与其他各种生物分子相互作用的结构。这一最新模型能预测含有蛋白质数据库（Protein Data Bank）内几乎所有分子类型的复合物的结构，包括配体（小分子）、蛋白质、核酸（DNA和RNA）如何聚集在一起并相互作用，以及预测翻译后修饰和离子对这些分子系统的结构影响，从而帮助我们在原子水平上精确地观察生物分子系统的结构。研究团队希望AlphaFold3能够帮助我们重新认识生物世界、重新思考药物发现，将它应用于现实世界的挑战，最终开发出治疗人类最致命疾病的新疗法。（摘自生物世界）「热门微博」「诺贝尔奖」「alphafold3开源实现来了」「人工智能」

xflod3 𐟔 论文亮点： AlphaFold3（AF3）在生物分子结构预测领域取得了革命性的进展，标志着蛋白质结构和交互建模的新时代。 AF3在统一深度学习框架下，实现了对蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基等复杂生物分子复合体的高精度预测。 𐟌Ÿ 技术亮点：性能提升：AF3在蛋白质-配体交互、蛋白质-核酸交互以及抗体-抗原预测的准确性上，相较于专业工具有了显著提升。架构更新：通过引入扩散基础架构和训练过程，AF3减少了多序列比对（MSA）处理的复杂性，直接预测原始原子坐标。泛化能力：AF3展示了高度的泛化能力，能够处理PDB中几乎所有类型的分子。信心度量：开发了新的信心度量方法，预测最终结构中的原子级和成对误差。 𐟚€ 最大优势：高精度预测：AF3在多种生物分子复合体的预测上达到了前所未有的准确性。简化的架构：通过简化的Pairformer模块和直接预测原子坐标的Diffusion Module，AF3提高了数据学习效率。泛化性能：AF3证明了在没有跨实体进化信息的情况下，也能准确预测广泛的分子交互。 𐟔 提升点：立体化学：AF3在处理手性中心和原子重叠方面的准确性仍有提升空间。动态行为：AF3主要预测静态结构，对于生物分子系统的动态行为预测仍是一个挑战。特定目标：对于某些特定的生物分子复合体，如抗体-抗原复合体，可能需要生成和排名更多的预测来提高准确性。 𐟎‰ AF3能够在通用性模型的基础上精准预测蛋白质、核酸、小分子的复合结构，以及对应的蛋白质设计面临的挑战，正是我们未来探索的方向。一起期待，AF3如何续写生物分子交互的新篇章！𐟧쀀

薇诺娜屏障特护霜：修复敏感肌的秘密武器 𐟌𘨖‡诺娜全新推出的「屏障特护霜」，专为肌肤脆弱、敏感的人群设计，提供院线级的修护效果。 𐟌🥯𙤺Ž天生薄皮、频繁美容护理、过度清洁或熬夜的人群，这款产品能够有效保护肌肤，防止敏感反应。 𐟔줺祓中含有神经酰胺NP、青刺果油和胆甾醇等成分，通过311仿生补脂科技，高密度填补皮肤脂质，加强肌肤屏障，加速修护。 𐟒ꦿ€活三大屏障蛋白，修正屏障序列，加固屏障结构，使肌肤更加强韧。 𐟓Š第三方权威检测机构进行了28天的真人实测，结果显示，使用后肌肤屏障牢固度提升37.3%，持久水润度提升72.78%，防御力提升47.45%。 𐟏娯夺祓经过循证皮肤学验证，拥有强大的医学权威认证，超过千家院线及皮肤学专家首推，拥有9大临床观察论文背书。 𐟌ˆ体验院线级修护，重建肌肤防御力，让肌肤恢复健康强韧。

软考高项备考攻略：直击重点，轻松上岸！ 𐟌Ÿ 想要在软考高项中快速提升？那就得直击重点！从重点章节开始学习，事半功倍！ 𐟓š 综合题主要考察项目管理部分，其次是IT部分，考察方式灵活多变。没有明显的重点，需要多练习。每学一章就进行章节训练，尤其是计算题，避免眼高手低。可以尝试自己串联知识点，绘制思维导图，形成知识体系，背诵起来更轻松。 𐟓 案例分析题可以将同类型的题目放在一起练习，按照套路化、答题序列化、管理术语化、分析结构化、应用场景化的方式进行准备。 𐟓– 论文题要尽早练习，第5章、8-20章会考到论文题。准备论文时，重点照顾这些章节。 𐟓– 通读一遍教材是非常必要的，时间充裕的可以过两遍。教材中的重要知识点和难点做上标记，方便后期巩固。需要着重看的部分包括：十大管理领域的作用、过程组、工具、技术、输入输出；以及项目绩效域、变更管理控制过程、合同管理几部分。 𐟓– 看课顺序建议从第6章开始，尤其是没有基础的小白。容易在前期花费太多时间，导致备考积极性下降、效率下降。建议备考顺序：6-23章→1-5章→24章。 𐟓– 基础知识不要自己干啃，可以结合宋一林软考课和信息系统项目管理师教程（第四版）来学习。老师主要针对考点讲解，不会在分值低的部分浪费时间。建议每学一章做一章的课后题巩固。 𐟓 案例分析要学会识别材料中的项目管理问题，揣摩老师的出题思路，把握考题中的核心要点。 𐟓– 计算题要多练习，看到题目就能知道大概是什么类型、要用哪种公式和方法解题。 𐟓– 考前背一背宋一林课上总结的重点精华，还要把10大管理领域的作用、输入输出都能大概背写出来，尤其是过程组，还有各个绩效域的要点。背不下来的可以用老师总结的速记口诀帮助记忆。 𐟓– 虽然离考试很近了，但也没必要焦虑，按照规划来准备充分，就能上岸！

𐟓š 时序模型论文精华解读 𐟔 探索iTRansformer：在不改动原始transformer结构的基础上，通过引入“variate token”来捕捉多元变量间的联系，从而解决了“timestamp token”在编码时对每个变量相同位置进行重复编码的问题。这一创新方法是通过将转置后的tensor向量传入线性层来生成“variate token”的。 𐟓Š 了解TSLANet：这款模型融合了Transformer和CNN的优点，通过将昂贵的注意力层替换为ABS层，以及将前馈神经网络替换为ICB层，实现了对序列短期和长期依赖性的高效学习，同时避免了过拟合和高计算成本的问题。 𐟒𜠦ŽŒ握FTS：在金融时间序列分析中，FTS模型能够识别、生成并演化具有不规则性和规模不变性的模式。通过构建贪婪式非等长聚类算法、采用扩散模型进行模式生成，以及通过网络层学习马尔可夫过程来实现模式的演变。 𐟎𕠩↧•冉TS的魅力：在时域转频率的研究中，FITS充分利用了频域中的振幅和相位信息，通过虚数插值的方式扩充时间序列，从而提高了频率分辨率。这一方法首先通过标准化和傅里叶变换生成多个频率分量，然后进行滤波和复数插值，最后经过逆傅里叶变换得到预测片段。

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