【摘 要】
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基于机器学习预测化合物性能的方法在材料研发的虚拟筛选中发挥着重要作用。现有方法通过人工提取特征构建传统机器学习模型,存在着特征提取困难以及难以处理简化分子线性输入（SMILES）码等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种端到端的图神经网络预测树脂材料高温性能的方法。首先将树脂材料的SMILES码表示为图形,其中顶点代表原子,边代表化学键;然后通过构建分子图的图神经网络得到分子的向量表示;最后通过构
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基于机器学习预测化合物性能的方法在材料研发的虚拟筛选中发挥着重要作用。现有方法通过人工提取特征构建传统机器学习模型,存在着特征提取困难以及难以处理简化分子线性输入（SMILES）码等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种端到端的图神经网络预测树脂材料高温性能的方法。首先将树脂材料的SMILES码表示为图形,其中顶点代表原子,边代表化学键;然后通过构建分子图的图神经网络得到分子的向量表示;最后通过构建分子向量、环境、条件等信息的全连接神经网络回归模型预测树脂材料质量损失5%的最高温度。树脂材料数据集的实验表明,相较于传统的机器学习模型,端到端的图神经网络模型的预测准确率提升了一倍多。
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在新时代建设中国特色社会主义现代化的背景下,培养社会主义建设者和接班人有了新的要求,正确的劳动价值观和较高的劳动素养将成为衡量新时代人才的重要标准。大中小学纷纷开展各具特色的劳动教育,普通高中因有高考任务,学业最为繁重,劳动教育在高中的开展面临一定的挑战,笔者所在学校对普通高中如何有效开展劳动教育进行了探索并实践构建了"三级四类"劳动教育课程体系。
目的探讨应用多模态超声技术引导甲状腺结节细针穿刺（fine needle aspiration,FNA）抽吸细胞学活检,提高活检诊断率的临床应用价值。方法对2018年1月-2020年1月接受甲状腺结节细针穿刺抽吸细胞学活检的338名患者,共356个结节随机分为4组进行前瞻性研究,研究分组包括:（1）常规超声引导下细针穿刺（ultrasound guided-FNA,US-FNA组）;（2）超声造影
在小学中年级的综合实践活动课程中,以"缝制小布袋"为项目主题,落实小学劳动教育。学生通过完成"确认劳动项目—规划劳动方案—设计劳动过程—开展劳动实践—产出劳动成果—评价劳动质量"项目过程,学会手工缝制的基本方法,了解设计制作手工艺品的基本步骤,在合作交流中学习和借鉴他人的经验,主动尝试新方法、探索新技术,在手脑并用中体认劳动的价值,收获成功的喜悦,体会劳动创造美好生活。
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挖掘角平分线性质的生长点,设计螺旋式上升的探究活动,能够激发学生的学习兴趣,培养逻辑推理能力,积累数学活动经验,提升学生数学核心素养。
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目的分析成人结肠息肉患者内镜摘除术后并发症的影响因素。方法回顾性分析2018年1月至2020年4月于本院进行内镜摘除术治疗的100例成人结肠息肉患者的临床资料,依据术后是否发生并发症分为并发症组（n=24）与无并发症组（n=76）,观察所有患者术后14 d并发症发生情况,分析成人结肠息肉患者内镜摘除术后并发症的影响因素。结果单因素分析结果显示,并发症组年龄≥60岁、合并高血压、高血脂、息肉直径≥2
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