恒源云中下载FileZilla用于上传数据，新建一个站点后 填写如下信息 在主页面打开jupyterlab 里面有各种操作台 选择终端 然后进入cd /hy-tmp内部 然后cd 所需目录之下 调用作者给出的 python -u scripts/main_ode.py --dataset-dir …/datasets/tmall --gnn GATConv --solver dopri5即可运行

iDNAProt-ES 一种DNA结合蛋白质的预测方法 introduction： part1：  DNA结合蛋白质的实验费时间，所以用计算机来做。利用基于序列的基于进化和结构的蛋白质特征来鉴定它们的DNA结合功能。我们使用递归特征消除来提取一组最佳特征，并使用带有线性内核的支持向量机（SVM）来训练它们以选择最终模型。 part2： DNA结合蛋白是与DNA结合并相互作用的蛋白质

一、微网系统运行优化模型 微电网优化模型介绍： 微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客 二、进化场优化算法EFO 进化场优化算法（Evolutionary Field Optimization，EFO）由Baris Baykant Alagoz等人于2022年提出，该算法采用场适应差分交叉机制，具有搜索速度快等优势。 参考文献： [1]Alagoz

摘要 特出一种新的使用帕累托自适应参考点的多目标进化算法。在此算法中，使用欧氏距离的比例估计帕累托最优前沿的形状。如果估计的形状可能是凸的，则用最差点作为参考点来计算个体的收敛性和多样性指标。否则，参照点设为理想点。此外，对最差点（nadir point）的估计与文献中广泛使用的方法不同。在基于帕累托的算法中，最差点和理想点一起提供了一种可行的方法处理难以检测和清除的抗支配解。将该算法与现有的多

蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）由Jiankai Xue和Bo Shen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。 一、蜣螂优化算法 1.1蜣螂滚球 （1）当蜣螂前行无障碍时，蜣螂在滚粪球过程中会利用太阳进行导航，下图中红色箭头表示滚动方向 本文假设光源的强度会影响蜣螂的位置，蜣螂在滚粪球过程中位置更新如下： x

一、微网系统运行优化模型 微电网优化模型介绍： 微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客 二、进化场优化算法EFO 进化场优化算法（Evolutionary Field Optimization，EFO）由Baris Baykant Alagoz等人于2022年提出，该算法采用场适应差分交叉机制，具有搜索速度快等优势。 参考文献： [1]Alagoz

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