针对多层感知机(MLP)架构无法捕获会话序列上下文中的共现关系的问题,提出了一种基于图共现增强MLP的会话推荐模型GCE-MLP。首先,利用MLP架构捕获会话序列的顺序依赖关系,同时通过共现关系学习层获得序列上下文中的共现关系,并通过信息融合模块得到会话表示;其次,设计了特定的特征选择层,旨在扩大不同关系学习层输入特征的差异性;最后,通过噪声对比任务最大化两种关系表征之间的互信息,进一步增强对会话兴趣的表征学习。在多个真实数据集上的实验结果表明GCE-MLP的推荐性能优于目前主流的模型,验证了该模型的有效性。与最优的MLP架构模型FMLP-Rec(Filter-enhanced MLP for Recommendation)相比,在Diginetica数据集上,P@20最高达到了54.08%,MRR@20最高达到了18.87%,分别提升了2.14和1.43个百分点;在Yoochoose数据集上,P@20最高达到了71.77%,MRR@20最高达到了31.78%,分别提升了0.48和1.77个百分点。
物联网和区块链等技术的兴起和发展,使得多方协同签名协议重新受到了关注.多方协同签名是一种特殊的数字签名,要求多个用户进行交互后共同对一个消息产生合法的签名,以达到认证的目的.优点在于相比起每个用户分别进行签名可以缩短尺寸,同时使用分布式的方法,任何一方都无法独自进行签名,防范了因为单个用户的密钥丢失或被劫持而导致被冒充身份的隐患.另一方面,量子计算机的进展对传统的公钥密码方案构成了潜在的威胁,美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)在2016年启动抗量子密码(post-quantum cryptography,PQC)的国际标准征集项目,并于2022年7月确定了被选为标准的算法.同时,基于其入选的数字签名方案(例如CRYSTALS-Dilithium)的协同签名方案也已经陆续出现.2019年,中国密码学会举办了全国密码算法设计竞赛,其中公钥组获得一等奖的Aigis-sig签名方案采用了与Dilithium类似的结构.基于Aigis-sig数字签名方案设计了一种两方协同签名方案,称之为Aitps,并根据其提供的参数进行了实例化和对比,得到了相比已有的所有基于Dilithium的两方协同签名方案更优的密钥和签名大小,例如在同等的安全强度下签名尺寸可缩减20%以上.此外,该方案也可以扩展为多方协同签名.
蛋白质-蛋白质相互作用在细胞的生化功能中扮演极为重要的角色,深入解析蛋白质相互作用关系是理解细胞生命活动的关键。本研究以高尔基体蛋白73(golgi protein 73,GP73)为研究对象,利用经典的免疫共沉淀联合质谱技术系统挖掘了GP73的相...
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蛋白质-蛋白质相互作用在细胞的生化功能中扮演极为重要的角色,深入解析蛋白质相互作用关系是理解细胞生命活动的关键。本研究以高尔基体蛋白73(golgi protein 73,GP73)为研究对象,利用经典的免疫共沉淀联合质谱技术系统挖掘了GP73的相互作用蛋白质,力求进一步解析GP73的分子功能。选取肝癌细胞系HepG2,利用慢病毒感染技术构建过表达GP73-3Flag的稳定细胞系,免疫共沉淀联合质谱检测鉴定出78个高置信的GP73相互作用蛋白质,生物信息学分析提示,GP73与近40个细胞核蛋白质存在相互作用,并参与RNA运输、剪接和翻译等生物学过程,进一步的免疫荧光和细胞核蛋白质分离实验证实,GP73在多种肿瘤细胞中的细胞核定位,在78个相互作用蛋白质的基础上进一步筛选出与mRNA剪接相关的蛋白质相互作用网络,并通过免疫共沉淀验证了GP73与HNRNPH3、SMN1、RBM14、NCBP1等7种蛋白质存在相互作用。Minigene剪接实验提示,过表达GP73抑制细胞对pre-mRNA的剪接效率。本研究拓展了对GP73蛋白功能的认识和理解,有助于解释其在细胞生物学中的重要角色及其与疾病的潜在关联。
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