分子表示学习在AI辅助药物发现研究中起着至关重要的作用。在传统药物研发中，常用的分子对接模型需要进行大量的构型采样与优化，并筛选出较为稳定的结构。这类策略效率较低，难以应用于高通量的蛋白质对接任务。本文介绍的基于分子表面黎曼流形的深度学习表示方法(HarmonicMolecularRepresentation,HMR)实现了更准确、高效的蛋白质对接模型开发。HMR用二维黎曼流形建模分子表面，结合调合分析技术与神经网络实现流形上几何、化学信号的多尺度传播和两个蛋白质表面之间的匹配度比较，进而利用「蛋白质拼图」的逻辑实现蛋白质分子刚性对接(rigidproteindocking)。实验表明，基于H

通常来说，并道无论对于自动驾驶还是有人驾驶都是挑战性的任务，尤其是在密集的交通流场景中，因为并道的车辆通常需要与他车交互，以识别或创造出空间，实现安全并入。本文研究了强制并道场景下自动驾驶车辆的控制问题。我们提出了一种新的基于博弈的控制器，称为领导者-跟随者博弈控制器（LFGC）。其中，使用了部分可观的领导者-跟随者博弈模型建模自动驾驶车辆与其他具有先验不确定驾驶意图的车辆之间的交互行为。LFGC根据观察到的轨迹在线估计他车的意图，预测它们未来的轨迹，并使用模型预测控制（MPC）规划自车辆轨迹，以在实现并入目标的同时保证安全概率。为了验证LFGC的性能，我们使用仿真及NGSIM数据对其进行了测

通常来说，并道无论对于自动驾驶还是有人驾驶都是挑战性的任务，尤其是在密集的交通流场景中，因为并道的车辆通常需要与他车交互，以识别或创造出空间，实现安全并入。本文研究了强制并道场景下自动驾驶车辆的控制问题。我们提出了一种新的基于博弈的控制器，称为领导者-跟随者博弈控制器（LFGC）。其中，使用了部分可观的领导者-跟随者博弈模型建模自动驾驶车辆与其他具有先验不确定驾驶意图的车辆之间的交互行为。LFGC根据观察到的轨迹在线估计他车的意图，预测它们未来的轨迹，并使用模型预测控制（MPC）规划自车辆轨迹，以在实现并入目标的同时保证安全概率。为了验证LFGC的性能，我们使用仿真及NGSIM数据对其进行了测

如今，软件主宰着世界，但仍然是一个巨大的、可访问的攻击面。2022年，估计有60亿美元投资于应用安全，预计到2023年，这一数字将达到75亿美元。在应用安全内部，软件供应链安全两年前就开始受到关注，这是应用安全增长最快的攻击类别，经常发生重大漏洞和利用事件。在此背景下，在不久的将来，应用程序安全性将出现一些相关的大趋势。首先，在预生产开发环境中，开发管道越来越复杂，并且依赖于第三方。其次，应用程序安全和云安全之间的协同作用日益增强。这两个趋势定义了未来的安全挑战和我们对现代应用程序安全的预测。1.云安全与应用安全将开始融合在云中运行的应用程序的安全状态主要由云配置和应用程序代码决定。多年来，云

如今，软件主宰着世界，但仍然是一个巨大的、可访问的攻击面。2022年，估计有60亿美元投资于应用安全，预计到2023年，这一数字将达到75亿美元。在应用安全内部，软件供应链安全两年前就开始受到关注，这是应用安全增长最快的攻击类别，经常发生重大漏洞和利用事件。在此背景下，在不久的将来，应用程序安全性将出现一些相关的大趋势。首先，在预生产开发环境中，开发管道越来越复杂，并且依赖于第三方。其次，应用程序安全和云安全之间的协同作用日益增强。这两个趋势定义了未来的安全挑战和我们对现代应用程序安全的预测。1.云安全与应用安全将开始融合在云中运行的应用程序的安全状态主要由云配置和应用程序代码决定。多年来，云

然新冠肺炎疫情加速推进了企业的数字化转型，但普遍的共识是，数字业务模式已经在很多企业（以传统企业为主）一劳永逸地建立起来。即便传统企业已全面恢复生产经营，其大量业务交易仍将以数字方式进行。事实上，数字和数据驱动的业务创新可能会使领先者从竞争中脱颖而出。数据是数字业务的核心，通过实施适当的策略和规划来管理数据及相关基础设施，将是企业成功的关键。正因如此，我们可以看到，在与数据管理基础设施和架构相关的领域内出现了很多创新。以下是Denodo认为将在2023年产生最大影响的五大趋势，这些趋势与数据和分析有关。趋势 1：随着经济即将进入衰退周期的风险升高，公司将寻求优化基础设施成本无论北美地区目前是否

然新冠肺炎疫情加速推进了企业的数字化转型，但普遍的共识是，数字业务模式已经在很多企业（以传统企业为主）一劳永逸地建立起来。即便传统企业已全面恢复生产经营，其大量业务交易仍将以数字方式进行。事实上，数字和数据驱动的业务创新可能会使领先者从竞争中脱颖而出。数据是数字业务的核心，通过实施适当的策略和规划来管理数据及相关基础设施，将是企业成功的关键。正因如此，我们可以看到，在与数据管理基础设施和架构相关的领域内出现了很多创新。以下是Denodo认为将在2023年产生最大影响的五大趋势，这些趋势与数据和分析有关。趋势 1：随着经济即将进入衰退周期的风险升高，公司将寻求优化基础设施成本无论北美地区目前是否

​“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本质上看，预测算法只有2大类：1、基于时间序列的。平滑：用于相对平稳的数据。自回归：用于趋势性递增、递减的数据。带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。2、基于因果关系的。二分类问题：未来会/不会发生XX，典型如LR。多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型

​“预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本质上看，预测算法只有2大类：1、基于时间序列的。平滑：用于相对平稳的数据。自回归：用于趋势性递增、递减的数据。带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。2、基于因果关系的。二分类问题：未来会/不会发生XX，典型如LR。多分类问题：未来是ABC哪个情况，典型如决策树。连续型问题：未来的数值是多少，典型如线性回归。有可能建模的时候，不是一个模型包打天下，而是用二阶段建模。比如预测一个客群消费情况，可以分别用二分类模型预测会不会消费，再用连续型

​大数据初创厂商Dataddo公司首席执行官PetrNemeth日前对全球2023年最重要的大数据发展趋势进行了预测。与人们可能认为的相反，如今投资数字化转型的企业比例并不比新冠疫情发生之前高多少，处于数字化转型更高级阶段的企业所占的比例如今更高。他们正在使用更多的数据生成工具，与更多的最终用户共享数据，并在管理数据方面做出更一致的努力。这对有效的数据管理和商业智能的未来发展提出了许多问题。例如，是否需要更多的工具?如何确保他们生成的数据持续集成、共享和正确解释?将如何确保数据安全和干净?以下是对2023年及以后的七个大数据趋势的预测，可以帮助商业领袖了解这些问题的答案。对2023年大数据趋势