Signal Processing, Communication and Networking (ICSCN), 2015 3rd International Conference on

• Record Nr.: UNISA996279701303316
• Pubbl/distr/stampa: IEEE
• ISBN: 1-4673-6823-7
• Lingua di pubblicazione: Inglese
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia

Advanced Intelligent Computing in Bioinformatics : 20th International Conference, ICIC 2024, Tianjin, China, August 5–8, 2024, Proceedings, Part II / / edited by De-Shuang Huang, Yijie Pan, Qinhu Zhang

• Record Nr.: UNINA9910878052503321
• Pubbl/distr/stampa: Singapore : , : Springer Nature Singapore : , : Imprint : Springer, , 2024
• ISBN: 981-9756-92-8
• Edizione: [1st ed. 2024.]
• Descrizione fisica: 1 online resource (505 pages)
• Collana: Lecture Notes in Bioinformatics, , 2366-6331 ; ; 14882
• Disciplina: 572.80285
• Soggetti: Computational intelligence; Artificial intelligence; Bioinformatics; Computational Intelligence; Artificial Intelligence; Computational and Systems Biology
• Lingua di pubblicazione: Inglese
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Nota di bibliografia: Includes bibliographical references and index.
• Nota di contenuto: Intro -- Preface -- Organization -- Contents - Part II -- Contents - Part I -- Biomedical Data Modeling and Mining -- AAHLDMA: Predicting Drug-Microbe Associations Based on Bridge Graph Learning -- 1 Introduction -- 2 Materials -- 2.1 Drug Similarity Attribute -- 2.2 Drug ; Network Topological Attribute -- 2.3 Fused Drug Attribute -- 2.4 Microbe Functional Similarity Attribute -- 2.5 Microbe Sequence Attribute -- 2.6 Fused Microbe Attribute -- 3 Methods -- 3.1 Attention-Based Graph Autoencoder -- 3.2 Construction of Bridge Graph -- 3.3 Classification -- 4 Experiment -- 4.1 Experimental Setup -- 4.2 Model Performance -- 4.3 Performance Comparison with Other Models -- 4.4 Case Study -- 5 Conclusion -- References -- Adaptive Weight Sampling and Graph Transformer Neural Network Framework for Cell Type Annotation of Scrna-seq Data -- 1 Introduction -- 2 Materials -- 2.1 scRNA-seq Datasets -- 2.2 Gene Interaction Networks -- 3 Methods -- 3.1 Adaptive Sampling -- 3.2 Graph Representation Module -- 4 Experimental Results -- 4.1 Model ACC Performance -- 4.2 Model ACC Performance -- 4.3 Sankey Diagram Representation of the Model on the Data Set -- 5 Conclusion -- References -- BiLETCR: An Efficient PMHC-TCR Combined Forecasting Method -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Methodology -- 3.1 BiLETCR Model Structure and Forecasting Process -- 3.2 EMA -- 3.3 Model Training -- 4 Experiments -- 4.1 Data Collection and Processing -- 4.2 Experimental Design -- 4.3 Adding EMA Module Can Improve the Performance of the Model -- 4.4 For the Generalization Test of BiLETCR, the Prediction Effect of BiLETCR is Better Than the Existing Model -- 4.5 BiLETCR is Superior to the Existing Model in Computational Efficiency -- 4.6 BiLETCR is Superior to the Existing Prediction Tools on Ts-Special Test Set -- 5 Conclusion -- References.; CDDTR: Cross-Domain Autoencoders for Predicting Cell Type Specific Drug-Induced Transcriptional Responses -- 1 Introduction -- 2 Materials and Methods -- 2.1 Within-Domain Reconstruction Paths -- 2.2 Cross-Domain Reconstruction Paths -- 2.3 Training and Prediction Procedures -- 2.4 Comparison with Alternative Methods -- 3 Results -- 3.1 Comparison Results with the State-of-the-Art Methods -- 3.2 The Performance of CDDTR on Small Sample Data -- 3.3 Biological Interpretability of CDDTR Model -- 3.4 Further Improvement of Prediction Performance of CDDTR -- 3.5 Case Study -- 4 Conclusion and Discussion -- References -- ChiMamba: Predicting Chromatin Interactions Based on Mamba -- 1 Introduction -- 2 Materials and Methods -- 2.1 Datasets and Processing -- 2.2 Selective State Space Models -- 2.3 ChiMamba Model -- 3 Experiment -- 3.1 Datasets and Experiment Setup -- 3.2 Comparative Studies -- 3.3 Ablation Studies -- 3.4 Training Time -- 4 Discussion -- References -- Cluster Analysis of Scrna-Seq Data Combining Bioinformatics with Graph Attention Autoencoders and Ensemble Clustering -- 1 Introduction -- 2 Materials -- 2.1 Dataset -- 2.2 Processing Gene Expression Matrix -- 2.3 Denoising Using Network Enhancement -- 2.4 Performing Principal Component Analysis -- 3 Methods -- 3.1 Graph Attention Autoencoder -- 3.2 Bipartite Graph Ensemble Clustering Method -- 4 Experimental Results -- 4.1 Model Performance -- 4.2 Comparison of Different Model -- 4.3 Comparison of Different Datasets -- 5 Conclusion -- References -- Compound-Protein Interaction Prediction with Sparse Perturbation-Aware Attention -- 1 Introduction -- 2 Methodology -- 2.1 Prediction Backbone -- 2.2 Perturbation-Aware Attention -- 3 Experiments -- 3.1 Experimental Setup -- 3.2 Implementation Details -- 3.3 Comparative Performance -- 3.4 Impacts of Modules and Parameters -- 3.5 Case Study.; 4 Related Work -- 5 Conclusion -- References -- CUK-Band: A CUDA-Based Multiple Genomic Sequence Alignment on GPU -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Methodology -- 3.1 The Strategy of Affine Gap Penalty and K-band -- 3.2 Improved Central Star Strategy Based on Bitmap -- 3.3 The K-band Strategy Based on CUDA -- 4 ; Performance Evaluation -- 4.1 Datasets and Evaluation Criterion -- 4.2 Configuration -- 4.3 Results -- 5 Conclusion -- References -- DeepMHAttGRU-DTI: Prediction of Drug-Target Interactions Based on Knowledge Graph Random Walk Embeddings and GRU Neural Network -- 1 Introduction -- 2 Materials and Methods -- 2.1 Graph Embedding Algorithm Based on Three Improved Random Walk Algorithms -- 2.2 GRU Binary Classification Neural Network Model -- 2.3 Multi-head Attention -- 3 Experimental Results -- 3.1 Evaluation Criteria -- 3.2 General Dataset -- 3.3 Comparison of Different Random Walk Algorithms Using GRU Model -- 3.4 Comparison Between the GRU Model and the MHAttGRU Model -- 3.5 Comparison with Other Existing Models -- 4 Conclusion -- References -- DiagNCF: Diagnosis Neural Collaborative Filtering for Accurate Medical Recommendation -- 1 Introduction -- 2 Preliminaries -- 2.1 Setup and Notation -- 2.2 Data-Preprocessing -- 3 Diagnose Neural Collaborative Filtering (DiagNCF) -- 3.1 General Framework -- 3.2 Generalized Matrix Factorization (GMF) -- 3.3 Multi-Layer Perception (MLP) -- 3.4 DiagNCF -- 4 Experiments -- 4.1 Performance Evaluation -- 4.2 Training Procedure -- 5 Conclusions -- References -- Drug Molecule Generation Method Based on Fusion of Protein Sequence Features -- 1 Introduction -- 2 Methods -- 2.1 Datasets -- 2.2 Targeted Drug Generation Process -- 3 Experimental Results -- 3.1 Evaluation of Model Performance -- 3.2 Molecular Docking Results -- 4 Conclusion -- References.; Drug Target Affinity Prediction Based on Graph Structural Enhancement and Multi-scale Topological Feature Fusion -- 1 Introduction -- 2 Methods -- 2.1 Model Architecture -- 2.2 Drug Feature Extraction Module -- 2.3 Protein Feature Extraction Module -- 2.4 Multi-scale Topological Feature Fusion Module -- 3 Results and Discussion -- 3.1 Datasets -- 3.2 Evaluation Metrics -- 3.3 Parameters Setting -- 3.4 Performance Comparison with Baseline Model -- 4 Ablation Experiment -- 5 Conclusion -- References -- Drug-Target Interaction Prediction Based on Multi-path Graph Convolution and Graph-Level Attention Mechanism -- 1 Introduction -- 2 Methods -- 2.1 Method Overview -- 2.2 Feature Extraction -- 2.3 Multi-feature Graph Convolution Module -- 2.4 Loss Function -- 3 Results -- 3.1 Dataset -- 3.2 Experiment Settings -- 3.3 Comparisons with Other Baseline Methods -- 3.4 Ablation Experiments -- 3.5 Model Generalization Test -- 4 Conclusion -- References -- Fully Convolutional Neural Network for Predicting Cancer-Specific CircRNA-MiRNA Interaction Sites -- 1 Introduction -- 2 Materials and Methods -- 2.1 Data -- 2.2 Modelling -- 3 Results -- 4 Discussion and Conclusion -- References -- GSDPI: An Integrated Feature Extraction Framework for Predicting Novel Drug-Protein Interaction -- 1 Introduction -- 2 Materials and Methods -- 2.1 Datasets -- 2.2 Low-Dimensional Feature Vectors and Feature Similarity Matrices -- 2.3 Determining the Dimensionality of Feature Matrix -- 2.4 Calculation of the Feature Similarity Matrices -- 2.5 DPI Prediction Model Based on GSDPI -- 3 Experimental Evaluation -- 3.1 Evaluation Metrics -- 3.2 Method Comparison and Parameter Settings -- 3.3 Experimental Comparison -- 3.4 Ablation Experiments -- 3.5 Integrate the Gene Ontology (GO) Annotation for All Drug Target-Coding Genes -- 3.6 Case Study -- 4 Conclusion -- References.; Heterogeneous Genome Compression on Mobile Devices -- 1 Introduction -- 2 Related Works -- 2.1 Genome Data Compression -- 2.2 Hardware Accelerated Bioinformatics -- 3 Background -- 3.1 Heterogeneity of MPSoC -- 3.2 Dynamic Voltage-Frequency Scaling -- 4 Methods -- 4.1 Distribute Tasks Transparently -- 4.2 Pipeline Organization -- 5 Results and Discussions -- 5.1 Test Data -- 5.2 Performance and Energy Efficiency Improvements of Heterogeneous ; Gzip -- 5.3 Exploration for the Reason of Extra Energy Consumption and Discussion -- 6 Conclusion -- References -- HyperCPI: A Novel Method Based on Hypergraph for Compound Protein Interaction Prediction with Good Generalization Ability -- 1 Introduction -- 2 Materials and Methods -- 2.1 Datasets -- 2.2 Hypergraphs -- 2.3 Model Architecture of HyperCPI -- 3 Results and Discussion -- 3.1 Performance on OOD Experiments -- 3.2 Ablation Study -- 4 Conclusion -- References -- iEMNN: An Iterative Integration Method for Single-Cell Transcriptomic Data Based on Network Similarity Enhancement and Mutual Nearest Neighbors -- 1 Introduction -- 2 Materials and Methods -- 2.1 Overview of iEMNN -- 2.2 Network Similarity Enhancement -- 2.3 Methods for Comparison -- 2.4 Performance Metrics -- 3 Results -- 3.1 iEMNN Enhances the Similarity of Similar Cells While Separating Distinct Cells -- 3.2 Scenario 1: iEMNN in the Scenario of Identical Cell Types -- 3.3 Scenario 2: iEMNN in the Scenario of Non-identical Cell Types -- 3.4 Scenario 3: iEMNN in the Scenario of Multiple Batches -- 3.5 Scenario 4: iEMNN in the Scenario of Cross-Species -- 4 Discussion -- References -- IGDACA: Imaging Genomics of Deep Autoencoder Cascade Attention Fusion Networks for Cervical Cancer Prognosis Prediction -- 1 Introduction -- 2 Method -- 2.1 Model Design -- 2.2 Image Feature Extraction -- 2.3 Gene Feature Extraction -- 2.4 Attention Fusion Module.; 3 Experiments and Analyses.
• Sommario/riassunto: This two-volume set LNBI 14881-14882 constitutes - in conjunction with the 13-volume set LNCS 14862-14874 and the 6-volume set LNAI 14875-14880 - the refereed proceedings of the 20th International Conference on Intelligent Computing, ICIC 2024, held in Tianjin, China, during August 5-8, 2024. The total of 863 regular papers were carefully reviewed and selected from 2189 submissions. The intelligent computing annual conference primarily aims to promote research, development and application of advanced intelligent computing techniques by providing a vibrant and effective forum across a variety of disciplines. This conference has a further aim of increasing the awareness of industry of advanced intelligent computing techniques and the economic benefits that can be gained by implementing them. The intelligent computing technology includes a range of techniques such as Artificial Intelligence, Pattern Recognition, Evolutionary Computing, Informatics Theories and Applications, Computational Neuroscience & Bioscience, Soft Computing, Human Computer Interface Issues, etc. .

Bildung, Bewertung, Beziehung, Bewusstsein : Bildung im Spannungsfeld von Ökonomie und pädagogischer Beziehung / / Cornelia Muth, Silvia Röben

• Record Nr.: UNINA9910973650403321
• Pubbl/distr/stampa: Hannover, : ibidem, 2020
• ISBN: 9783838274706; 3838274709
• Edizione: [1st ed.]
• Descrizione fisica: 1 online resource (131 pages)
• Collana: Dialogisches Lernen ; 20
• Disciplina: 338.4737
• Soggetti: Pädagogik; Bildung; Dialogische Bildung
• Lingua di pubblicazione: Tedesco
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Nota di bibliografia: Includes bibliographical references.
• Nota di contenuto: Intro -- 1 Einleitung -- 1.1 Thematischer Überblick, Aufbau und methodisches Vorgehen -- 1.2 Anmerkungen zur Sprache -- 2 Bildung: Ideen, Konzepte und Transformationen/Interpretationen eines Begriffs -- 2.1 Das ökonomische Gebot als Gewinn von Freiheit -- Wahrheit oder Pflicht? -- 2.1.1 Chancengleichheit als Wettbewerb, oder: Gleiche Bedingungen für die fortwährend gleichen Sieger -- 2.1.2 Unternehmerisches Denken und die Existenz von Gleichheit -- 2.1.3 Ökonomische Interessen im wissenschaftlichen Gewand -- 2.1.4 Schlüsselqualifikation als postmodernes Bildungsideal -- 2.1.5 Funktionale Bildung als (universale) Problemlösestrategie -- 2.2 Zur Kontur und Gestalt des Menschenbildes innerhalb der europäischen Wissensgesellschaft -- 2.2.1 Scheitern als Schuld, oder: Die Zerstreuung der Wahrnehmung -- 2.2.2 Androhung statt Erkenntnis -- 2.2.3 Das Leistungssubjekt, oder: Die Vermessung des Menschen -- 2.2.4 Zur Sozialität sozialer Maschinen und der Selbstbestimmung des Menschen -- 2.2.5 Hybride Organismen, oder: Die Schnittstelle von Physis, Psy-che und Technologie -- 3 Bildung als Spiegel gesellschaftlicher Zustände -- 3.1 Regression statt Progression, oder: Zur Fragilität gesichert geglaubter gesellschaftlicher Standards der Zivilisiertheit -- 3.2 Depression(en) und Immunität(en) -- 3.3 ; Demokratiezufriedenheit als Maßstab gesellschaftlicher Zustände -- 3.4 Globale Verantwortung als Ziel von Bildung -- 4 Zwischenmenschliche Beziehungen als Bildungs- und Entwicklungsraum -- 4.1 Zwischenmenschliche Beziehung: eine Definition -- 4.2 Zwischenmenschliche Beziehungen als eine Bedingung von Entscheidungsfähigkeit -- 5 Zur Dialogphilosophie Martin Bubers -- 5.1 Zum Verhältnis von Ich-Du- und Ich-Es-Beziehungen -- 5.2 Die ,Anderheit' des Anderen in der Dialogphilosophie Bubers -- 5.3 Dialogik und kulturelle Identität.; 5.4 Bubers Begriff des ,Zwischen' als Weg des Einzelnen über sich hinaus -- 5.5 Das dialogische Prinzip und die Beziehung des Menschen zur Welt -- 5.6 Das dialogische Prinzip als Erkenntnisprozess -- 6 Dialog-pädagogisches Handeln -- Relevanz für die pädagogischen Handlungsfelder -- 6.1 Muths Konzept transkultureller Dialogik in der Erwachsenenbildung als Bildungsperspektive -- 6.1.1 Grundlagen dialogischen Handelns und pädagogische Verantwortung -- 6.1.2 Anthropologische Voraussetzungen dialogorientierten pädagogischen Handelns -- 6.1.3 Pädagogische Identität und Handlungsfähigkeit -- 6.2 Dialogorientierte Pädagogik in der Wissensgesellschaft -- 7 Abschließende Betrachtung -- 7.1 Zur bewussten Deklination wissenschaftlicher Haltungen -- 7.2 Zurück in die Gegenwart -- 8 Bibliographie -- 8.1 Internetquellen -- 8.2 Sekundärliteratur -- 8.2.1 Internetquellen, sekundär.
• Sommario/riassunto: Die postmoderne, neoliberalistisch geprägte Gesellschaft ist gekennzeichnet von Prozessen stetiger Transformation und Entgrenzung. Ökonomische Effizienz gilt scheinbar als universale Handlungsprämisse und findet ihren Niederschlag in der Ökonomisierung sämtlicher Lebensbereiche. Die Auswirkungen sind vielfältig und lassen einen Zustand von Gesellschaft wahrnehmen, der in zunehmender Regression beispielsweise von Toleranz und einer gewissen Müdigkeit im Sinne depressiver Verstimmungen bis hin zu Depressionen Ausdruck findet. Silvia Röbens Monografie leistet einen wichtigen Beitrag dazu, der fortschreitenden Ökonomisierung menschlicher Lebenspraxis und -räume Grenzen rationalen Erfassens von Lebenswirklichkeit gegenüberzustellen. Aus pädagogischer Sicht geht es ihr darum, Wege zu einer möglichen Balance aufzuzeigen, die weder berechtigte ökonomische Interessen noch die Anerkennung menschlicher Bedürfnisse vernachlässigen. Entlang der Dialogphilosophie Martin Bubers sowie von Cornelia Muths philosophischem Begründungs-Konzept für transkulturelles Handeln von ErwachsenenbildnerInnen folgt Röben dem Anspruch einer pädagogischen Haltung, welche die Befähigung des Menschen zur Bewältigung von Herausforderungen innerhalb neoliberalistisch geprägter Gesellschaften als ihre Aufgabe wahrnimmt. Sie arbeitet heraus: Bewusstseinsbildung und Bestätigung der persönlichen Identität sowie die Entwicklung und der Erhalt subjektiver Handlungsfähigkeit sollten Prämissen pädagogischen Denkens und Handelns sein, auch und gerade vor dem Hintergrund des Anspruchs auf Übernahme globaler Verantwortung.