一种新的基于特征选择的图同构算法在网络模体发现中的应用，呼加璐，孙玲，模体是在真实网络中出现频率明显高于随机网络中出现频率的子图。模体查找需要对出现的子图计数，因此引发了子图同构的问题。但是

网络拓补测绘的典型代码，可以了解如何在局域网中发现拓补

这个代码实现的是对STM8L的GPIO口的调试。具体功能为按着按键时，灯是灭的；松开时，灯是亮的。

Chinese News Hot Subtopic Discovery and Recommendation MethodBased on Key Phrase

基于stm32f429-discovery 的usart2的测试程序，与stm32f103系列的相比，略有不同。注意使用固件库里的时钟设置问题，我这里为：8MHz外部晶振。 PLL_M = 8。

JavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 commons-discoveryJavaEE源代码 comm

LLDP 发现脚本 用于在所有网络接口上捕获/解析 LLDP（低级发现协议）以太网帧的简单 Python 脚本。 纯套接字/python-stdlib 实现，这意味着您不需要任何第三方包/附加组件。 享受：>

人工智能(AI)正在成为药物发现的重要组成部分。它具有跨越药物发现和开发价值链的潜力，从目标识别到临床开发。这篇综述，我们提供了当前人工智能技术的概述，并通过突出人工智能对临床前药物发现产生实际影响的例子，对人工智能如何重塑临床前药物发现进行了综述。通过对人工智能在药物发现过程中所带来的基于，我们希望通过讨论人工智能在药物发现过程中所带来的机遇和挑战来提出一个现实的观点。 药物发现是一个漫长、复杂和高风险的过程。开发一种新药通常需要惊人的10-15年时间，平均成本高达28亿美元，其中有惊人比例(80-90%)的药物在临床中失败，其中第二期概念验证(PoC)试验占临床失败的比例最高。尽管在过去10年(2010-2019年)，美国食品和药物管理局(FDA)等监管机构批准的新分子实体(NMEs)数量与前10年相比有所增加，但将一种新药推向市场的成本却急剧上升。1-3导致药物创新成本增加的主要驱动因素包括:后期临床自然损耗的投资损失、日益严格的监管体系设置了较高的审批门槛，以及更高的临床试验成本，特别是关键试验。鉴于这些现实，制药和生物技术公司被鼓励创新和采用新技术，以提高生产率，降低成本，

基于原始分子图的神经网络属性预测 该代码是在阿斯利康进行的两项工作的基础： 我的硕士学位论文 Me和Michael Withnall的论文《 的中，本文提到的三个模型引用了以下代码和论文的模型： SELU-MPNN-> GGNN AMPNN-> AttentionGGNN GGNN EMNN-> EMN 论文的技术细节更为丰富，但并未经过同行评审，其中包含错误生成的ESOL数据集结果。 本文包含了更详尽，更仔细地生成的结果集。 相关工作 最重要的四篇相关论文是： 提供了一个图神经网络作为本工作以及以下论文的基线 定义了图表的神经网络的MPNN框架，在该代码实现为抽象类SummationMPNN 提供了一种用于节点分类的模型，该模型具有消息聚合步骤，该步骤不适合MPNN框架，但可以适合作为抽象AggregationMPNN类实现的更通用的框架，在计算上可以看作是较轻的变体。当前

Nacos服务发现的代码。初始化最简单，最基础的代码。