解释一下combining relation

时间: 2023-06-16 22:06:49 浏览: 35
Combining relation是指在关系型数据库中,利用JOIN操作将多个表格中的数据按照一定的条件进行组合的过程。在JOIN操作中,需要指定连接的条件,即连接两个表格的共同列。连接完成后,可以通过SELECT语句筛选出需要的数据。combining relation常用于查询多个表格中的数据,从而得到更全面、详细的信息。
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解释一下Combining Relations

Combining Relations是一种用于处理知识图谱中实体之间关系的技术。在知识图谱中,实体之间的关系可以用三元组(subject, predicate, object)来表示。Combining Relations的目的是将两个或多个三元组中的关系合并成一个新的关系,以便更好地理解实体之间的关系。 例如,假设有两个三元组:(Tom, hasFather, John)和(John, hasWife, Mary)。通过Combining Relations技术,可以将这两个三元组合并成一个新的三元组:(Tom, hasGrandmother, Mary)。这样,我们就可以更清楚地知道Tom与Mary之间的关系是祖孙关系,而不需要在知识图谱中查找多个三元组才能得出这个结论。 Combining Relations的实现方式有很多种,包括基于规则的方法、基于向量的方法和基于神经网络的方法等。这些方法都旨在将实体之间的关系进行合并和推理,以便更好地理解和利用知识图谱中的信息。

unicodedata.combining

"unicodedata.combining" 是一个在 Python 的 unicodedata 模块中的函数。它用于判断一个 Unicode 字符是否是一个组合字符(combining character)。 组合字符是指那些需要和前面的字符结合形成一个新字符的字符。比如,拉丁字母中的重音符号就是一个组合字符,它可以与字母组合在一起形成带有重音的字母。 unicodedata.combining 函数接受一个 Unicode 字符作为参数,然后返回一个整数值,表示这个字符是否是一个组合字符。如果返回值大于 0,则表示是一个组合字符;如果返回值等于 0,则表示不是一个组合字符。 请注意,unicodedata.combining 函数只能用于判断单个字符是否是一个组合字符,并不能判断多个字符组合后形成的新字符是否是一个合法的 Unicode 字符。

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精简下面表达:Existing protein function prediction methods integrate PPI networks and multivariate bioinformatics data to improve the performance of function prediction. By combining multivariate information, the interactions between proteins become diverse. Different interactions’ functions in functional prediction are various. Combining multiple interactions simply between two proteins can effectively reduce the effect of false negatives and increase the number of predicted functions, but it can also increase the number of false positive functions, which contribute to nonobvious enhancement for the overall functional prediction performance. In this article, we have presented a framework for protein function prediction algorithms based on PPI network and semantic similarity with the addition of protein hierarchical functions to them. The framework relies on diverse clustering algorithms and the calculation of protein semantic similarity for protein function prediction. Classification and similarity calculations for protein pairs clustered by the functional feature are more accurate and reliable, allowing for the prediction of protein function at different functional levels from different proteomes, and giving biological applications greater flexibility.The method proposed in this paper performs well on protein data from wine yeast cells, but how well it matches other data remains to be verified. Yet until now, most unknown proteins have only been able to predict protein function by calculating similarities to their homologues. The predictions result of those unknown proteins without homologues are unstable because they are relatively isolated in the protein interaction network. It is difficult to find one protein with high similarity. In the framework proposed in this article, the number of features selected after clustering and the number of protein features selected for each functional layer has a significant impact on the accuracy of subsequent functional predictions. Therefore, when making feature selection, it is necessary to select as many functional features as possible that are important for the whole interaction network. When an incorrect feature was selected, the prediction results will be somewhat different from the actual function. Thus as a whole, the method proposed in this article has improved the accuracy of protein function prediction based on the PPI network method to a certain extent and reduces the probability of false positive prediction results.

n the present research, a hybrid laser polishing technology combining pulsed laser and continuous wave laser was applied to polish the surface of laser directed energy deposition (LDED) Inconel 718 superalloy components. The surface morphology, microstructure evolution and microhardness of the as-fabricated, the single pulsed laser polishing (SPLP) and the hybrid laser polishing (HLP) processed samples were investigated. The results revealed that the as-fabricated sample has a rough surface with sintered powders. In the matrix, the NbC carbide and Cr2Nb based Laves phase array parallel to the build direction and the small γʺ-Ni3Nb particles precipitate in matrix uniformly. The surface roughness of the as-fabricated sample is 15.75 μm which is decreased to 6.14 μm and 0.23 μm by SPLP and HLP processing, respectively. The SPLP processing refines the grains and secondary phase significantly in the remelted layer which is reconstructured with the cellular structure and plenty of substructures. The HLP processing also refines the grain and secondary phase but the secondary phases still exhibit array distribution. In addition, the tangled dislocations pile up along the interface of secondary phases. Compared with the as-fabricated sample, the SPLP processing decreases the surface microhardness but the HLP processing increases the surface microhardness, and the Young's elasticity modulus of surface layer is improved by SPLP and HLP processing to 282 ± 5.21 GPa and 304 ± 5.57 GPa, respectively. 翻译

From Proposition 1, we plug ri,O = li(μ)τi into (39) and rewrite problem (38) as maximize ri,O 􏰗ai − μ li (μ) − Yi(t)g [li(μ)]􏰘 ri,O li (μ)hi (41a) March 2, 2021 DRAFT maximize ˆr O subject to 0 ≤ ri,O ≤ Qi(t), (41b) 0, ifa − μ −Y(t)g[li(μ)] <0, subject to where the optimal solution is r∗ i,O Accordingly, we have τ∗ = r∗ ii,Oi i1 of μ in (32) as 1−􏰀i∈M1 τi∗. Then, we obtain the optimal dual variable μ∗ through the ellipsoid method (bi-section search in this case) over the range [0,∆], where ∆ is a sufficiently large value, until a prescribed precision requirement is met. Given the optimal μ∗, we denote the optimal ratio obtained from (40) as li (μ∗) 􏰝 r∗ /τ∗, i,O i ∀i ∈ M1. Notice that the optimal solution 􏰕τi∗, r∗ , ∀i ∈ M1􏰖 of the dual problem may not be i,O primal feasible. Therefore, to find a primal optimal solution to (31), we substitute τi = ri,O/li (μ∗) into (31) and simplify the problem as = i li(μ) i li(μ)hi (42) otherwise. Qi (t), /l (μ). After obtaining τ∗, ∀i ∈ M , we calculate the subgradient 􏰁 􏰗ai − Yi(t)g [li(μ∗)]􏰘 ri,O (43a) i ∈ M 1 h i l i ( μ ∗ ) 􏰁 ri,O ≤ 1, ri,O ≤ Qi(t), ∀i ∈ M1. (43b) i∈M1 li(μ∗) The above problem is a simple linear programming (LP) that can be easily solved. With a bit abuse of notation, we denote the optimal solution of (43) as ˆr∗ = 􏰕r∗ , ∀i ∈ M 􏰖 and retrieve 20 the optimal solution to (31) as τ∗=r∗ /l(μ∗),e∗ =τi∗g[li(μ∗)],∀i∈M. (44) i i,O i i,O hili(μ∗) 1 Denote τˆ∗ = {τi∗,∀i ∈ M1} and ˆe∗O = 􏰕e∗i,O,∀i ∈ M1􏰖. As {τˆ∗,ˆe∗O,ˆr∗O,μ∗} satisfies the KKT conditions, {τˆ∗,ˆe∗O,ˆr∗O} is an optimal solution to (31). By combining the optimal solutions in (30) and (44), we obtain an optimal solution of (P4). We summarize the pseudo-code of the O i,O 1 algorithm to solve (P4) in Algorithm 2.,翻译并解释li和hi是什么

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