基于时空图卷积网络的多变量时间序列预测方法

为了扩大时空图卷积网络的预测范围,将它应用在关联关系未知场景下的多变量时间序列预测问题,提出一种附加图学习层的时空图卷积网络预测方法（GLB-STGCN）。图学习层借助余弦相似度从时间序列中学习图邻接矩阵,通过图卷积网络捕捉多变量之间的相互影响,最后通过多核时间卷积网络捕捉时间序列的周期性特征,实现对多变量的精准预测。为验证GLB-STGCN的有效性,使用天文、电力、交通和经济四个领域的公共数据集和一个工业场景生产数据集进行预测实验,结果表明GLB-STGCN优于对比方法,在天文数据集上的表现尤为出色,预测误差分别降低了6.02%、8.01%、6.72%和5.31%。实验结果证明GLB-STGCN适用范围更广,预测效果更好,尤其适合自然周期明显的时间序列预测问题。     

All Ag Nanoparticles Are Not the Same: Covalent Interactions between Ag Nanoparticles and Nitrile Groups Help Combat Drug- and Ag-Resistant Bacteria

Antimicrobial resistance has long been viewed as a lethal threat to global health. Despite the availability of a wide range of antibacterial medicines all around the world, organisms have evolved a resistance mechanism to these therapies. As a result, a scenario has emerged requiring the development of effective antibacterial drugs/agents. In this article, we exclusively highlight a significant finding reported by Zbořil and associates (Adv. Sci. 2021, 2003090). The authors construct a covalently bounded silver-cyanographene (GCN/Ag) with the antibacterial activity of 30 fold higher than that of free Ag ions or typical Ag nanoparticles (AgNPs). Ascribed to the strong covalent bond between nitrile and Ag, an immense cytocompatibility is shown by the GCN/Ag towards healthy human cells with a minute leaching of Ag ions. Firm interactions between the microbial membrane and the GCN/Ag are confirmed by molecular dynamics simulations, which rule out the dependence of antibacterial activity upon the Ag ions alone. Thus, this study furnishes ample scope to unfold next-generation hybrid antimicrobial drugs to confront infections arising from drug and Ag-resistant bacterial strains.     

基于图卷积神经网络的函数自动命名

函数自动命名技术旨在为输入的源代码自动生成目标函数名,增强程序代码的可读性以及加速软件开发进程,是软件工程领域中一项重要的研究任务.现有基于机器学习的技术主要是通过序列模型对源代码进行编码,进而自动生成函数名,但存在长程依赖问题和代码结构编码问题.为了更好的提取程序中的结构信息和语义信息,本文提出了一个基于图卷积(Graph Convolutional Network,GCN)的神经网络模型—TrGCN(a Transformer and GCN based automatic method naming).TrGCN利用了Transformer中的自注意力机制来缓解长程依赖问题,同时采用Character-word注意力机制提取代码的语义信息.TrGCN引入了一种基于图卷积的AST Encoder结构,丰富了AST节点特征向量的信息,可以很好地对源代码结构信息进行建模.在实证研究中,使用了3个不同规模的数据集来评估TrGCN的有效性,实验结果表明TrGCN比当前广泛使用的模型code2seq和Sequence-GNNs能更好的自动生成函数名,其中F1分数分别提高了平均5.2％、2.1％.     

基于时空注意力图卷积网络模型的人体骨架动作识别算法

针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出一种基于时空注意力图卷积网络（STA-GCN）模型的人体骨架动作识别算法。该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制：空间注意力机制一方面利用光流特征中的瞬时运动信息定位运动显著的空间区域,另一方面在训练过程中引入全局平均池化及辅助分类损失使得该模型可以关注到具有判别力的非运动区域;时间注意力机制则自动地从长时复杂视频中挖掘出具有判别力的时域片段。将这二者融合到统一的图卷积网络（GCN）框架中,实现了端到端的训练。在Kinetics和NTU RGB+D两个公开数据集的对比实验结果表明,基于STA-GCN模型的人体骨架动作识别算法具有很强的鲁棒性与稳定性,与基于时空图卷积网络（ST-GCN）模型的识别算法相比,在Kinetics数据集上的Top-1和Top-5分别提升5.0和4.5个百分点,在NTURGB+D数据集的CS和CV上的Top-1分别提升6.2和6.7个百分点;也优于当前行为识别领域最先进（SOA）方法,如Res-TCN、STA-LSTM和动作-结构图卷积网络（AS-GCN）。结果表示,所提算法可以更好地满足人体行为识别的实际应用需求。     

基于图卷积网络的微博新闻故事线抽取方法

微博作为人们获取和传播新闻事件的主要平台,隐藏着丰富的事件信息。从微博数据中抽取故事线能为用户提供一种直观的方式来准确理解事件演化,然而微博数据稀疏和上下文缺乏的特点为故事线抽取带来了挑战。因此,通过两个连续的任务从微博数据中自动抽取故事线：1）基于微博传播影响力对事件进行建模,并提取出首要事件;2）基于事件特征建立异构事件图,提出事件图卷积网络（E-GCN）模型来提升对事件间隐式关系的学习能力,从而实现事件的故事分支预测并链接事件。在真实数据集上从故事分支和故事线两个角度进行评测,结果表明所提方法在故事分支生成测评中,相较于贝叶斯模型、斯坦纳树和故事森林在F1值上,在Dataset1上分别高出28个百分点、20个百分点和27个百分点,在Dataset2上分别高出19个百分点、12个百分点和22个百分点;而在故事线抽取评测中,相较于故事时间线、斯坦纳树和故事森林在正确的边准确率上,在Dataset1上分别高出33个百分点、23个百分点和17个百分点,在Dataset2上分别高出12个百分点、3个百分点和9个百分点。     

基于词共现与图卷积的文本分类方法

针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻接矩阵和关于节点的特征矩阵输入到结合注意力机制的图卷积神经网络中实现了对文本的分类。实验结果表明,与目前多种文本分类算法相比,该方法在经典数据集20NG、Ohsumed和MR上均取得了更好的效果。     

基于图卷积的视网膜血管轮廓及高不确定度区域细化框架

针对传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)受感受野大小的限制,无法直接有效地获取空间结构及全局语义等关键信息,导致宽血管边界及毛细血管区域特征提取困难,造成视网膜血管分割表现不佳的问题,提出一种基于图卷积的视网膜血管分割细化框架。该框架通过轮廓提取及不确定分析方法,选取CNN粗分割结果中潜在的误分割区域,并结合其提取的特征信息构造出合适的图数据,送入残差图卷积网络(residual graph convolutional network, Res-GCN)二次分类,得到视网膜血管细化分割结果。该框架可以作为一个即插即用模块接入任意视网膜血管分割网络的末端,具有高移植性和易用性的特点。实验分别选用U型网络(U-neural network, U-Net)及其代表性改进网络DenseU-Net和AttU-Net作为基准网络,在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上进行测试,本文框架的Sp分别为98.28%、99.10%和99.04%,Pr分别为87.97%、88.87%和90.25%,证明其具有提升基准网络分割效果的细化能力。     

基于One-Shot聚合自编码器的图表示学习

自编码器（AE）是一种高效的图数据表示学习模型,但大多数图自编码器（GAE）为浅层模型,其效率会随着隐藏层的增加而降低。针对上述问题,提出基于One-Shot聚合（OSA）和指数线性（ELU）函数的GAE模型OSA-GAE和图变分自编码器模型OSA-VGAE。首先,利用多层图卷积网络（GCN）构建编码器,并引入OSA和ELU函数;然后,在解码阶段使用内积解码器恢复图的拓扑结构;此外,为了防止模型训练过程中的参数过拟合,在损失函数中引入正则化项。实验结果表明,OSA和ELU函数可以有效提高深层GAE的性能,改善模型的梯度信息传递。在使用6层GCN时,基准引文数据集PubMed的链接预测任务中,深层OSA-VGAE相较于原始的VGAE在ROC曲线下的面积（AUC）和平均精度（AP）上分别提升了8.67和6.85个百分点,深层OSA-GAE相较于原始的GAE在AP和AUC上分别提升了6.82和4.39个百分点。     

基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型

针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络（HRNet）和图卷积网络（GCN）的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然后使用GCN来捕获特征之间隐式的空间线索以获得空间精确的特征表示,最后使用此特征来预测多人线性蒙皮模型（SMPL）的参数以得到更加准确的重建结果;同时为了有效解决人体头部姿态翻转的问题,对SMPL的关节点重新进行了定义,在原有关节的基础上增加对头部关节点的定义。实验结果表明,所提模型能够准确地重建出三维人体,在2D数据集LSP上的重建准确率达到了92.41%,在3D数据集MPI-INF-3DHP上的关节误差和重建误差也大幅降低,平均误差仅分别为97.73 mm和64.63 mm,验证了所提模型在人体重建领域的有效性。     

融合用户需求和边界约束的平面图生成算法

平面图设计是房屋设计的重要过程,而现有的自动化平面图设计方法缺乏考虑用户需求和建筑边界的共同约束,存在生成房间形状缺角、房间之间遮挡严重以及房间超越边界的布局不合理问题。针对上述问题,提出一种融合用户需求和边界约束的房屋平面图生成对抗网络（GBC-GAN）,它由约束布局生成器和房间关系鉴别器构成。首先,将用户指定的房屋布局需求（包括房间数量和类型以及房屋之间的邻接方位关系）转化为约束关系图结构,之后对建筑边界和约束关系图分别编码并进行特征融合;然后,在约束布局生成器中引入边界框预测模块以将平面图生成问题转化为各房间对象边界框生成问题,并利用几何边界优化损失来解决房间之间遮挡严重、房间超越边界的问题;最后,将房间边界框布局和约束关系图输入到房间关系鉴别器训练生成符合房间对象及其关系的平面图布局。在大型真实建筑数据集RPLAN上,该方法的弗雷歇距离（FID）和结构相似性指数（SSIM）比House-GAN方法分别提升了4.39%和2.3%。实验结果表明,在不同用户需求和边界限制条件下,所提方法提高了房屋平面图的合理性和真实性。