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本發(fā)明的主要工作是基于多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)推斷主體(用戶(hù))之間的社 會(huì)關(guān)系(包括同類(lèi)型之間或不同類(lèi)型之間的主體關(guān)系，本發(fā)明中只以用 戶(hù)為例)的方法，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是指網(wǎng)絡(luò)中主體類(lèi)型多種或者主體之間的關(guān) 系類(lèi)型多種，關(guān)系可以分為好友和其他兩種。主要內(nèi)容包括在兩個(gè)(例 如 Twitter 網(wǎng)絡(luò)、通訊網(wǎng)絡(luò))異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的主體類(lèi)型都包含有 用戶(hù)，但不同網(wǎng)絡(luò)中主體之間的關(guān)系鏈接類(lèi)型是不同的在 Twitter 網(wǎng)絡(luò) 中用戶(hù)之間的關(guān)系是

水凝膠仿生軟骨材料顯示出各向異性的微觀結(jié)構(gòu)，并表現(xiàn)出優(yōu)異的力學(xué)性能，拉伸強(qiáng)度為10.65 MPa，韌性為52.2 MJ/m3，壓縮強(qiáng)度為4.86 MPa，高于其他的各向同性水凝膠以及大多數(shù)報(bào)道的水凝膠材料。

第四范式成立于2014年底，是國(guó)際領(lǐng)先的人工智能平臺(tái)與技術(shù)服務(wù)提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”為企業(yè)愿景，旨在讓AI成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)進(jìn)步、企業(yè)增長(zhǎng)的引擎。依托于領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，第四范式打造了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略產(chǎn)品“天樞”，通過(guò)構(gòu)建以消費(fèi)者為中心的全鏈路客戶(hù)流量運(yùn)營(yíng)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值為目標(biāo)的智能化轉(zhuǎn)型。此外，第四范式為企業(yè)樹(shù)立了正確的轉(zhuǎn)型目標(biāo)和方法，通過(guò)自動(dòng)化AI應(yīng)用構(gòu)建平臺(tái)第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI應(yīng)用門(mén)檻，將AI技術(shù)快速、規(guī)模化落地到企業(yè)眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，提升業(yè)務(wù)場(chǎng)景價(jià)值。同時(shí)，第四范式采用軟件定義算力的先進(jìn)理念為企業(yè)提供軟硬一體AI集成系統(tǒng)SageOne，降低企業(yè)AI部署總體擁有成本，推動(dòng)企業(yè)全面智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。目前，第四范式已為金融、零售、能源、醫(yī)療、制造、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)成功落地上萬(wàn)個(gè)AI應(yīng)用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng)新變革。?點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺(tái)進(jìn)行溝通對(duì)接！

2022年9月14日，我校劉少軍院士團(tuán)隊(duì)在BMC Biology在線發(fā)表了題為“Symmetric subgenomes and balanced homoeolog expression stabilize the establishment of allopolyploidy in cyprinid fish”論文。

蛋白酶體是細(xì)胞中用來(lái)調(diào)控特定蛋白質(zhì)的濃度和清除錯(cuò)誤折疊蛋白質(zhì)的主要機(jī)制的核心組成部分，是細(xì)胞中最普遍的不可或缺的大型全酶超分子復(fù)合機(jī)器之一，也是迄今為止發(fā)現(xiàn)的最大的蛋白降解機(jī)器。人源蛋白酶體全酶包含至少64個(gè)亞基，由蓋子 (Lid)和基座(Base)亞復(fù)合體組成的調(diào)控顆粒RP(Regulatory Particle)所激活。2016年，該課題組與其合作者在《美國(guó)科學(xué)院院刊》報(bào)道了人源蛋白酶體的基態(tài)近原子分辨的冷凍電鏡結(jié)構(gòu)，以及三個(gè)亞納米分辨的RP-CP亞復(fù)合體亞穩(wěn)或過(guò)渡態(tài)的共存結(jié)構(gòu)，并首次發(fā)現(xiàn)其中一個(gè)亞穩(wěn)態(tài)構(gòu)象的CP的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道處于開(kāi)放狀態(tài)（見(jiàn)PNAS 2016, 113: 12991-12996）。這一發(fā)現(xiàn)被德國(guó)馬普所Baumeister課題組及其合作者在2017年的一篇《美國(guó)科學(xué)院院刊》論文中通過(guò)酵母蛋白酶體全酶的冷凍電鏡亞納米精度分析進(jìn)一步證實(shí)、引用和比較（見(jiàn)PNAS 2017, 114, 1305-1310）。然而，在這些工作中，CP開(kāi)放態(tài)的全酶結(jié)構(gòu)離近原子分辨還有較大距離，未能充分揭示人源蛋白酶體全酶的激活后的運(yùn)動(dòng)行為。毛有東、歐陽(yáng)頎課題組及其合作者在前期工作的基礎(chǔ)上，利用他們自主開(kāi)發(fā)的基于統(tǒng)計(jì)流行算法的高性能計(jì)算軟件ROME（見(jiàn)PLoS ONE 2017, 12:e0182130）與優(yōu)化的冷凍電鏡處理方法，對(duì)ATP-γS結(jié)合狀態(tài)下的人源蛋白酶體的全酶冷凍電鏡單顆粒數(shù)據(jù)展開(kāi)了深入分析，得到了6個(gè)共存的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，其中包括3.6埃分辨率的基態(tài)結(jié)構(gòu)，3.5埃的開(kāi)放態(tài)CP結(jié)構(gòu)，和三個(gè)CP開(kāi)放態(tài)對(duì)應(yīng)的亞穩(wěn)簡(jiǎn)并態(tài)全酶4.2埃，4.3埃和4.9埃的結(jié)構(gòu)。另外兩個(gè)中間態(tài)結(jié)構(gòu)分辨率為7.0埃和5.8埃。三個(gè)CP開(kāi)放態(tài)對(duì)應(yīng)的全酶結(jié)構(gòu)的主要差別在于位于RP的AAA-ATPase激酶馬達(dá)模塊，伴隨其不同的構(gòu)象變化，至少有四個(gè)ATP-γS分子穩(wěn)定結(jié)合在不同的AAA-ATPase亞基上，為其在不同核酸結(jié)合狀態(tài)下形成的非穩(wěn)定動(dòng)態(tài)構(gòu)象提供了重要證據(jù)。該研究首次觀察到位于AAA-ATPase激酶馬達(dá)模塊中心的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道呈現(xiàn)從螺旋到鞍形不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化，為進(jìn)一步分析底物和蛋白酶體全酶的相互作用奠定了重要基礎(chǔ)。人源蛋白酶體全酶AAA-ATPase馬達(dá)模塊中心的底物轉(zhuǎn)運(yùn)通道發(fā)生大幅度的拓?fù)渥儤?gòu)

1 .掌握大鯢子二代親鯢生殖生理特點(diǎn)和生殖調(diào)控機(jī)理，創(chuàng)建大鯢子 二代生殖調(diào)控技術(shù)和大鯢子三代全人工繁殖和苗種規(guī)模化培育技術(shù)；2 .選育和培育出體質(zhì)健壯子二代親 鯢400多組（1尾雄親鯢+3尾雌親鯢為一組），誘導(dǎo)性腺發(fā)育與雄雌同步成熟，使用高活性催產(chǎn)劑進(jìn)行人 工催產(chǎn)，催產(chǎn)率達(dá)72%，受精率90%，孵化率33%，苗種存活率90 .5%，三年（2007-2009年）共繁育大 鯢子三代苗種44800尾；3 .實(shí)現(xiàn)大鯢子三代苗種規(guī)模化生產(chǎn)，能提供大批量子三代苗種供養(yǎng)殖部門(mén)發(fā)展 大鯢養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，并在自然保護(hù)區(qū)放養(yǎng)，還進(jìn)行子三代健康養(yǎng)殖示范，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和 生態(tài)效益

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱(chēng)屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過(guò)程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。