无特征节点的特征表示节点度数degreepagerank以pagerank起源的应用场景为例，不是所有的网站都是同等重要的，所以需要根据结构信息对节点进行排序。直觉上，如果一个网站它有很多链接，它就很重要，举例来说，一个网站有很多射入链接，那么，它比一个只有一个射入链接的网站重要，但是对于射入网站的网站的重要性也是不同的。一个重要网址的给到的vote分值是很高的，链接的vote值正比于它的来源网站

专用于三元结构的干法蚀刻工艺特别重要，因为这种器件通常包括异质结构。因此，GaN基光电器件的制造部分或全部依赖于干法刻蚀。

1、核心思想和原理集成学习按照所使用的单个子模型是不是同一种分为同质的方法和异质的方法。按照子模型的连

天人合一：自然界与人类和谐共存的美好境界，不但可以消解天人交战的紧张与焦虑，而且能够调和人文与科技的异质相通。自然界的变化，是由于宇宙的原动力，也就是阴和阳的互动、交感，可以说是天人互动、交感的结果。

通过微观网络模型和宏观分支过程描述的扩散动态可能因聚结而不同;从零开始学习识别高介数中心性节点：一种新的图神经网络方法;使用boutique进行社交媒体数据的多模型调查探索——以公共卫生为例;检测网络中时间序列数据的路径异常

GNN图解未来:揭秘图神经网络的无限可能概述神经网络的发展&图数据的应用GNN基础图的基本结构图的分类无向图有向图加权图非加权图节点表示邻接矩阵聚合函数GNN是如何工作的消息传递机制原始GNNGCNGAT

SCARLET：基于可解释注意的图神经网络，用于虚假新闻传播者预测;对称和耗散作为社会流动的基本机制，解释了移民模式的距离尺度;随机选择可以促进人工主体解决集体网络着色问题;使用张量特征值分解的超边预测

但是由于细胞异质性，相同表型的细胞的遗传信息可能存在显著差异性，一些低丰度的信息会被整体表现所掩盖。

单细胞RNAseq揭示存在EGFR突变的早期肺腺癌中的肿瘤异质性和免疫细胞群今天解读的这篇9+的文章也是刊登在《Oncogene》杂志上，该期刊是生化与分子生物学”子行业的优秀级杂志，居于一线期刊。

用户具有异质性（用户的特点千差万别）、情境性（用户的行为受情境的影响）、可塑性

知识图谱本身是一种图结构数据，采用图构建知识和数据之间的关联，应用图神经网络技术，有望结合知识和数据，实现更好的可解释和可信人工智能技术。

边分类/回归的训练与节点分类/回归的训练类似，但还是有一些明显的区别。定义邻居采样器和数据加载器用户可以使用和节点分类一样的邻居采样器。sampler=dgl.dataloading.MultiLayerFullNeighborSampler(2)想要用DGL提供的邻居采样器做边分类，需要将其与:class:~dgl.dataloading.pytorch.EdgeDataLoader结合使用。:

固定效应vs随机效应参考：统计学中的「固定效应vs.随机效应」-知乎(zhihu.com)FE（固定效应，异质性[非随机]截距）：由于面板数据有个体和时间两个维度，所以FE也分为个体固定、时间固定、双固定

肿瘤内表达异质性能让肿瘤像器官一样支配着肿瘤的各种生物学功能，如肿瘤生长、转移和抗治疗。而肿瘤的异质性有三种决定因素。①在肿瘤进化过程中出现的亚克隆突变。②表观

文档>教程6：图神经网络基础知识：https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/notebooks/course_UvA-DL/06-graph-neural-networks.html

此外，DiffHopp使用了更具有几何表达力的图神经网络GVP模型。DiffHopp模型针对给定蛋白质-配体复合物，使用等变

文章目录一、项目介绍二、BaseLine内容注解1.Config部分注解2.数据读取与处理部分2.1边数据的加载与处理2.2数据的完整加载与处理2.3数据读取与分割3.模型加载部分4.模型训练过程三、model.py的内容解析1GCN模型代码讲解2.GAT模型代码讲解3.APPNP模型代码讲解3.1SGC模型代码讲解——(APPNP模型补充)4.GCNII模型代码讲解四、build_model.p

论文地址：PopularityPredictiononSocialPlatformswithCoupledGraphNeuralNetworks文章概览作者提出了一种耦合图神经网络（CoupledGraphNeuralNetwork

整理了GAT（ICLR2018GraphAttentionNetwork）论文的阅读笔记背景图注意力网络的构建模块与其他模型对比实验背景  图神经网络的任务可以分为直推式(Transductive)学习与归纳

乳腺癌在表达多种不同受体和基因突变方面表现出异质性。特别是，受体状态将乳腺癌分类为四个类别，即LuminalA、LuminalB、人表皮生长因子受体2（HER-2）阳性和三阴性乳腺

摘要还挺长，三大段原文链接2021年发表的PTP：参数调整（或参数配置）问题是为算法确定适当的参数，以便优化其有效性和效率。参数整定问题一般可以根据Eiben和Smit来描述。贝叶斯优化：贝叶斯优化（BayesianOptimization）是一种用于参数调优的算法。在元启发式算法中，参数设置对算法的性能有很大影响，而确定最佳参数配置需要大量的目标函数评估，非常耗时。此外，元启发式算法的参数调优是

什么是图也许我们从来没有意识到，我们正生活在一个充满图的世界。例如，我们最熟悉的社交网络（如下图所示），就是一个最典型的图。在计算机领域，我们通常用图指代一种广义的抽象结构，用来表示一堆实体和它们之间的关系。实体被叫作图的节点，而实体和实体之间的关系构成了图的边。严格来说，一个图G={V,E}包含一个节点集合V和一个边的集合E。以社交网络为例，用户可以作为节点，而用户和用户之间的朋友关系可以作为边

数据集1、脑电项目探索和实现(EEG)(上)：研究数据集选取和介绍SEED相关论文阅读分析：1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks

细胞异质性指的是同一群细胞中存在着不同的表型或功能状态的现象。在一个细胞群体中，细胞异质性表现为个体细胞在形态、生理状态、基因表达等方面存在差异。

谷歌旗下的AI研究机构DeepMind在全球顶级学术期刊《Nature》上发布了一篇论文，通过深度学习、计算机视觉、大数据等，开发了一个名为GNoME的图神经网络模型，主要用于材料发现。

Pandas的介绍在Numpy学习中，已经可以进行数值运算，运算的对象是数组对象，适合处理同质型的数据，也就是数据类型相同的数据，Pandas适合处理表格型或异质型数据的，表格中有字符串或者其他类型的数据

鉴于其亚疾病单元的诸多异质性，比如神经症性抑郁、焦虑症、躯体化障碍和强迫症等，在临床表现、疾病转归等方面差异较大，随着认识

Meta-learnersforEstimatingHeterogeneousTreatmentEffectsusingMachineLearning笔记论文地址：Meta-learnersforEstimatingHeterogeneousTreatmentEffectsusingMachineLearning摘要  在实验和观察性研究中，异质化的

本文提出了一种利用异质任务模拟提取图像去雾知识的网络，在本文所提出的模

文|异质刺猬01因为懒所以和昨天昨天的自己一直一个样。想写一下懒，是因为发现年关将至，之前定的短期小目标，没有一个实现，是的，没有一个。

基于图神经网络的节点表征的学习遵循消息传递范式：在邻居节点信息变换阶段，GCN与GAT都对邻居节点做归一化和线性变

图神经网络在本文中，我们将图神经网络划分为五大类别，分别是:图卷积网络(GraphConvolutionNetworks,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks)、图自编码器

等位基因：非等位基因：同源染色体：异质性：常染色体：常染色体是指所有非性染色体（性染色体在人类中有X和Y染色体）。人类共有22对常染色体，一对性染色体（女性：XX，男性：XY）。

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics

为解决上述问题，本文提出了一种多重注意力指导下的异构图神经网络，从点−线−网3个角度学习异构节点嵌入向量。

在集成学习中，个体学习器可以是同质的（使用相同的学习算法，但在不同的训练集上训练）或异质的（使用不同的学习

2.4在机器学习中使用图形的挑战3.图神经网络3.1GNN的基

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。

NatBiotech|AI视觉结合蛋白质组学定义单细胞特性和异质性原创图灵基因图灵基因2022-06-1708:05发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学技术尽管基于成像和质谱的空间蛋白质组学方法取得了进展

目前评估技术和指标的异质性导致难以（或不可能）比较和评估新算法的相关性。最终，这可能延迟化学的大规模数字化，并使方法开发者、实验人员、审稿人和期刊编辑感到困惑。

而Pandas的设计就是用来处理表格型或异质型数据的，高效的清洗、处理数据。1.2Pandas是什么？Pandas是基于Numpy的一种工具，提供了高性能矩阵的运算，该工具是为了解决数据分析任务

AGSTN：学习注意力调整后的图时空网络，用于短期城市传感器值预测;BridgeDPI：预测药物-蛋白质相互作用的新型图神经网络;COVID-19期间出口限制对全球个人防护设备贸易网络的影响;多尺度城市动力学模型尺度之间的强耦合

PR-GNN原文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.14589.pdf作者提出PR-GNN，一种端到端的能够解释fMRI的ROI的图神经网络。

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

Cell:乳腺癌是一种异质性疾病。肿瘤细胞和其微环境中的健康细胞的生长分化情况决定着疾病的进展和对治疗的反应。

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性

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