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用机器学习预测药物在靶点上的停留时间

药物在靶点上的停留时间（即与特定蛋白靶点结合的持续时间），在某些蛋白家族中，对药效的影响比结合亲和力更重要。为了在药物发现中对停留时间进行有效的优化，需要开发能够预测该指标的机器学习模型。预测停留时间的主要挑战之一是数据的匮乏。本章概述了目前所有可用的配体动力学数据，提供了一个迄今为止最大的GPCR-配体动力学数据资料库（公开来源）。为了帮助解读动力学数据的特征（这些特征的纳入对于预测停留时间的计算模型是有益的），我们总结了影响停留时间的实验证据。最后，概述了用机器学习预测停留时间的两种不同的工作流程。第一个是根据配体特征训练的单靶点模型；第二个是根据分子动力学模拟产生的特征来训练的多靶点模型。

  • 2021-12-30
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面向下一代战争的雷达系统与技术

随着军事科技的快速发展，下一代战争成为当前军事领域的热门话题。本文在研究下一代战争的定义和特点的基础上，提出了下一代战争对雷达系统的需求。针对下一代战争对雷达系统的需求，从面向下一代战争的雷达系统和面向下一代战争的雷达技术两个主要方面对未来主要雷达系统的形态和应用以及关键技术的概念内涵和发展方向进行了分析与总结，并给出了发展建议。本文对于未来一段时期雷达系统的发展和关键技术的研究具有一定的指导意义。

  • 2021-12-30
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大数据质量稽核的监控实施方法

数据质量的好坏直接关系到信息准确度和业务有效性。只有解决数据质量问题并保证数据资产的科学性，才能有效反映企业运营和市场事实。科学有效的数据能够让企业经营决策可靠精确。大数据时代，数据将会呈爆炸式增长，海量的数据一方面为运营商带来大量信息资产，另一方面无用数据、干扰数据也呈指数级增长。因此，围绕企业大数据的生命周期管理，实现数据的全过程质量监控非常重要。

  • 2021-12-29
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面向5G的IP RAN承载网架构演进方案

5G网络架构的变化对承载网提出了新的挑战，通过研究和跟进IP RAN侧的演进与内容重构，探讨5G网络承载需求，分析网络不确定性对承载网建设的影响，并结合近年来基础网络架构的搭建，给出IP RAN作为5G承载网技术的网络建设方案及发展建议。

  • 2021-12-28
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城市社区智慧治理的整合机制研究

大数据、云计算、物联网、互联网、人工智能为城市社区智慧治理提供了技术基础,也为提升基层治理效率描绘了令人心动的未来图景。城市社区智慧治理的基本类型主要包括合作整合、能动促进、技术治理三种类型。城市社区智慧治理主要受治理价值转变和治理效率提升等内部因素,以及政策导向、市场创新、技术改良、群众需求等外部因素驱动。城市社区智慧治理的整合机制包括规则与技术的互嵌意愿、规则与技术的互惠规范、规则与技术的体制融合、规则与技术的治理创新。为此,需要通过技术与规则的理念嵌入、平台融合和能力提升,建构城市社区智慧治理的需求、运作和支撑系统。

  • 2021-12-28
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C-V2X信道特性与建模方法研究

车联网是未来智慧交通的重要组成部分，是目前移动通信领域的研究热点。作为我国重点推进的技术手段，C-V2X已经得到了产业界和学术界的重视。无线信道是通信系统研究设计的基础，因此有必要对C-V2X信道特性展开研究。结合实际测试对C-V2X信道特性进行了分析，梳理了传统信道建模方法，针对传统方法的不足介绍了基于机器学习的信道建模方法，对其应用进行了阐述。

  • 2021-12-28
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智能城域网统一承载2C、2B、2H业务的研究与应用

立足X省联通实际情况，对演进策略进行了研究。分析比较了智能城域网统一承载和现有承载方式的优缺点，提出了不同场景下的承载方案建议，并进行了现网试点应用，实现OLT上联TCO降低；利用SRv6+硬切片快速发布专线业务并充分保障质量；4G/5G业务统一承载退网冗余IPRAN设备。对如何根据网络实际情况，加速向智能城域网统一承载业务演进，大幅降低网络TCO、提升竞争力等有一定的借鉴意义。

  • 2021-12-27
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面向边缘计算的资源优化技术研究进展

以云计算模型为代表的集中式数据处理关键技术已不能高效、及时地处理边缘设备产生的数据。针对这一问题，以“数据处理应更靠近数据源头”为核心理念的边缘计算模型应运而生。首先介绍了微数据中心、微云、雾计算、移动边缘计算等计算范型，并讨论了边缘资源整合的优势。然后，回顾了近年来边缘计算中与资源优化领域相关的工作，以计算、存储和通信3种资源为切入点，分别从计算卸载、分布式缓存和高性能传输这3个研究热点，对国内外的研究进展进行总结和讨论。最后，展望了该领域未来的发展趋势和主要的研究方向。

  • 2021-12-27
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