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GraphGANFed: A Federated Generative Framework for Graph-Structured Molecules Towards Efficient Drug Discovery
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新的 cGraphGANFed 方法增强了用于药物发现的分子生成
研究人员开发了一种名为条件图生成对抗网络（cGraphGANFed）的新方法，以改进用于药物发现的分子生成。这是对图生成对抗网络（GraphGANFed）的扩展，其中包含一个评估网络，该网络根据用户定义的指标评估生成的分子，从而指导生成器生成具有所需化学性质的分子。模拟显示，cGraphGANFed 在有效性和 LogP 等指标上显著优于其前身，并且在专门针对它进行优化时，在 QED（药物相似性定量估计）方面可实现超过 10% 的改进…
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新的认知图智能框架增强了DDoS攻击检测能力
研究人员开发了一种新颖的认知图智能框架，名为GraphGAN，用于增强下一代网络中分布式拒绝服务（DDoS）攻击的检测能力。该系统利用基于图的生成对抗网络，通过生成合成攻击样本来解决严重的类别不平衡和非平稳条件等挑战。在基准数据集上的评估表明，GraphGAN在准确率、精确率和召回率方面优于现有方法，尤其是在数据有限的情况下。