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摘要：近日，來自蒂賓根大學等機構的研究者進行了一項表格數據 SOTA 深度學習方法的調查研究。該研究首先將這些方法分為三組：數據轉換、專用架構和正則化模型，然后全面概述了每個組中的主要方法。

通過解釋表格數據上的深度學習模型，該研究對生成表格數據的深度學習方法展開了詳細的討論。該研究的主要貢獻是對領域內的主要研究流派和現有方法進行分類，同時突出相關挑戰和開放型研究問題。這是領域內首個深入研究基于表格數據的深度學習方法的工作，可作為表格數據深度學習研究者和從業者的寶貴指南。

該調查的目的是為了提供：

1. 對現有關于表格數據深度學習的科學文獻的徹底審查；
2. 對異構表格數據進行分類和回歸任務的可用方法的分類學分類；
3. 最先進技術的介紹以及對生成表格數據的有希望的路徑的展望；
4. 表格數據深層模型的現有解釋方法概述；
5. 關于表格數據深度學習成功有限的主要原因的討論；
6. 與表格數據深度學習相關的開放挑戰列表。

基于此，數據科學從業者和研究人員將能夠快速為用例或研究問題確定起點和指導。

材料是國民經濟的基礎,新材料的發現是推動現代科學發展與技術革新的源動力之一,傳統的實驗“試錯型”研究方法具有成本高、周期長和存在偶然性等特點,難以滿足現代材料的研究需求。近些年,隨著人工智能和數據驅動技術的飛速發展,機器學習作為其主要分支和重要工具,受到的關注日益增加,并在各學科領域展現出巨大的應用潛力。將機器學習技術與材料科學研究相結合,從大量實驗與計算模擬產生的數據中挖掘信息,具有精度高、效率高等優勢,給新材料的研發和材料基礎理論的研究提供了新的契機。

機器學習技術結合了計算機科學、概率論、統計學、數據庫理論以及工程學等知識,計算速度快、泛化能力強,能有效地處理一些難以運用傳統實驗及模擬計算方法解決的體系和問題。近10年,機器學習在材料科學研究中的應用呈現出爆炸式的增長,尤其在新材料的合成設計、性能預測、材料微觀結構深入表征以及改進材料計算模擬方法幾個方面,均有著出色的表現。當然,作為一項數據驅動技術,如何獲取大量實驗數據并將其構建為行之有效的數據集仍是現階段機器學習技術在材料科學領域應用的熱點和難點。

本文概述了機器學習技術的基本原理、主要工作流程和常用算法,簡述了機器學習技術在材料科學領域中的研究重心及應用進展,分析了機器學習在材料學研究中尚存在的問題,并對未來此領域的發展熱點進行了展望。

引言

幾何深度學習(GDL)是一種基于神經網絡架構的學習方法，它可以整合并處理對稱信息。GDL在分子建模應用中有著特殊的應用前景，在這些應用中存在著具有不同對稱性和抽象層次的各種分子表示。本文綜述了分子GDL在藥物發現、化學合成預測和量子化學中的應用。重點放在學習的分子特征的相關性和它們的互補的完善的分子描述符。本文綜述了當前的挑戰和機遇，并對GDL在分子科學中的應用前景進行了展望。

摘要

深度學習是基于神經網絡的人工智能(AI)[1,2]的一個實例，近年來的進展已經在分子科學領域得到了廣泛的應用，如藥物發現[3,4]、量子化學[5]和結構生物學[6,7]。深度學習的兩個特點使得它在應用于分子時特別有前途。首先，深度學習方法可以處理“非結構化”數據表示，如文本序列[8,9]、語音信號[10,11]、圖像[12-14]和圖形[15,16]。這種能力對于分子系統,尤其有用,化學家們已經開發出許多模型(即“分子表示”),捕獲分子性質在不同的萃取級別(圖1)。第二個關鍵特征是,深度學習可以執行特征提取(或學習)的特性從輸入數據, 也就是說，從輸入數據生成數據驅動的特性，而不需要人工干預。這兩個特性對于深度學習來說很有前途，可以作為“經典”機器學習應用(如定量結構-活性關系[QSAR])的補充，在這些應用中，分子特征 (即“分子描述符”[17])是通過基于規則的算法進行先驗編碼的。從非結構化數據中學習并獲得數據驅動的分子特征的能力，導致了人工智能在分子科學中的前所未有的應用。

幾何深度學習(GDL)是深度學習領域最有前景的進展之一。幾何深度學習是一個涵蓋新興技術的總稱，這些技術將神經網絡推廣到歐幾里得和非歐幾里得域，如圖、流形、網格或字符串表示[15]。一般來說，GDL包含了包含幾何先驗的方法，即關于輸入變量的結構、空間和對稱屬性的信息。利用這種幾何先驗來提高模型捕獲的信息的質量。盡管GDL越來越多地應用于分子建模[5,18,19]，但其在該領域的全部潛力仍未得到充分挖掘。

本文的目的是 :(1) 對GDL在分子系統中的應用進行結構化和協調的綜述; (2)概述該領域的主要研究方向; (3) 預測GDL的未來影響。重點介紹了三個應用領域，即藥物發現、量子化學和計算機輔助合成規劃(CASP)，特別關注了GDL方法學習到的數據驅動分子特征。所選術語的詞匯表見框1。

幾何深度學習原理

幾何深度學習這個詞是在2017年[15]誕生的。雖然GDL最初用于應用于非歐幾里得數據[15]的方法，但現在它擴展到所有包含幾何先驗[21]的深度學習方法，即有關感興趣系統的結構和對稱信息。在GDL中，對稱是一個至關重要的概念，因為它包含了系統與操作(轉換)相關的屬性，如平移、反射、旋轉、縮放或排列(框2)。

分子幾何深度學習

GDL在分子系統中的應用具有挑戰性，部分原因是有多種有效的方法來表示相同的分子實體。分子表示可以根據它們不同的提煉水平以及它們所捕獲的物理、化學和幾何方面進行分類。重要的是，所有這些表示都是同一現實的模型，因此“適合于某些目的，而不適合其他目的”[63]。GDL提供了用相同分子的不同表示進行實驗的機會，并利用它們的內在幾何特征來提高模型的質量。此外，由于GDL的特征提取(特征學習)功能，它已經多次被證明在為手頭的任務提供相關分子屬性方面是有用的。在接下來的章節中，我們將描述最流行的分子GDL方法及其在化學中的應用，并根據用于深度學習的分子表示進行分組: 分子圖、網格、字符串和曲面。

總結與展望

化學中的幾何深度學習使研究人員能夠利用不同非結構化分子表征的對稱性，從而為分子結構生成和性質預測提供更大的靈活性和通用性的可用計算模型。這些方法代表了對基于分子描述符或其他人類工程特征的經典化學信息學方法的有效替代。對于那些通常需要高度工程化規則的建模任務(例如，從頭設計的化學轉換，以及CASP的活性位點規范)，GDL的好處已經得到了一致的顯示。在已發表的GDL應用中，每種分子表示都顯示出各自的優缺點。

摘要: 證據理論既能夠靈活處理不確定信息, 包括隨機性、模糊性、不準確性和不一致性, 又能夠有效融合定量信息和定性知識. 目前, 證據理論已廣泛應用于評估與決策等多個領域中, 包括多屬性決策分析、信息融合、模式識別和專家系統等. 本文從D-S證據理論出發, 針對Dempster組合規則存在的“反直覺”問題和組合爆炸, 主要圍繞置信分布理論系統地梳理了證據理論的發展過程, 總結分析了國內外典型文獻, 最后從實際應用對證據理論進行了簡要的評述和展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190676

藥物發現是一個非常漫長和昂貴的過程，開發一種新藥平均需要10年以上，花費25億美元。人工智能有潛力通過從大量生物醫學數據中提取證據來顯著加快藥物發現過程，從而徹底改變整個制藥行業。圖表示學習技術是機器學習和數據挖掘領域中一個快速發展的主題，專注于圖形結構數據的深度學習。由于該領域中的許多數據都是分子和生物醫學知識圖等圖形結構的數據，它為藥物發現帶來了巨大的機遇。在本次演講中，我將介紹我們在藥物發現的圖表示學習方面的最新進展，包括: (1)分子性質預測; (2)從頭分子設計與優化; (3)反合成預測。

摘要：醫學影像分割是計算機視覺在醫學影像處理中的一個重要應用領域，其目標是從醫學影像中分割出目標區域，為后續的疾病診斷和治療提供有效的幫助。近年來深度學習技術在圖像處理方面取得了巨大進展，基于深度學習的醫學影像分割算法逐漸成為該領域研究的重點和熱點。首先敘述了計算機視覺下的醫學影像分割任務及其難點，然后重點綜述了基于深度學習的醫學影像分割算法，對當前具有代表性的相關方法進行了分類和總結，進而介紹了醫學影像分割算法常用的評價指標和數據集。最后，對該技術的發展進行了總結和展望。

最近數據采集工具的技術進步使生命科學家能夠從不同的生物應用領域獲取多模式數據。大致分為三種類型（即序列，圖像和信號），這些數據數量巨大且性質復雜。挖掘如此大量的數據用于模式識別是一項巨大的挑戰，需要復雜的數據密集型機器學習技術。基于人工神經網絡的學習系統以其模式識別能力而聞名，最近它們的深度架構-稱為深度學習（DL）-已成功應用于解決許多復雜的模式識別問題。本文調研了DL在識別生物數據模式中的作用，提供了-DL在生物序列，圖像和信號數據中的應用；這些數據的開放獲取源的概述；適用于這些數據的開源DL工具的描述；并從定性和定量的角度比較這些工具。最后，它概述了挖掘生物數據的一些開放式研究挑戰，并提出了一些可能的未來前景。

簡介： 近年來，生命科學和數據科學已經融合。機器人技術和自動化技術的進步使化學家和生物學家能夠生成大量數據。與20年前的整個職業生涯相比，如今的科學家每天能夠產生更多的數據。快速生成數據的能力也帶來了許多新的科學挑戰。我們不再處于可以通過將數據加載到電子表格中并制作幾個圖表來對其進行處理的時代。為了從這些數據集中提取科學知識，我們必須能夠識別和提取非顯而易見的關系。近年來，作為識別數據模式和關系的強大工具而出現的一種技術是深度學習，它是一類算法，它徹底改變了解決諸如圖像分析，語言翻譯和語音識別等問題的方法。深度學習算法擅長識別和利用大型數據集中的模式。由于這些原因，深度學習在生命科學學科中具有廣泛的應用。本書概述了深度學習如何應用于遺傳學，藥物發現和醫學診斷等多個領域。我們描述的許多示例都附帶有代碼示例，這些示例為方法提供了實用的介紹，并為讀者提供了以后進行研究和探索的起點。

該書中代碼地址：//github.com/deepchem/DeepLearningLifeSciences

目錄：

• 生命科學
• 深度學習介紹
• 機器學習與深化
• 分子與機器學習
• 生物機器學習
• 基因組學與深度學習
• 顯微學與機器學習
• 醫藥學與深度學習
• 生成模型
• 深度模型的解釋
• 預測模型
• 展望