党外知识分子工作

摘要： 近年来,青海省委统战部立足青海多民族聚居、多宗教共存的特殊省情,高度重视少数民族党外知识分子工作,着力在思想引领、创新载体、发挥作用等方面深入实践探索,引领广大少数民族党外知识分子在助力地区经济发展和长治久安中充分发挥优势作用,取得了积极成效。

摘要： 党的十八大以来,习近平高度重视知识分子和党外知识分子工作,站在党和国家发展的战略全局就知识分子和党外知识分子工作发表了一系列重要讲话,提出了许多新思想新论断新要求,为新时代党外知识分子工作创新发展指明了方向、提供了指南。学习领会习近平关于党外知识分子工作的重要论述,要深入理解其内在的逻辑关系、理论特征以及现实指向的实践要求,全面系统把握党外知识分子工作的目标要求、方针政策和方法路径,增强做好新时代党外知识分子工作的理论自觉和行动自觉。

摘要： 习近平总书记关于党外知识分子工作的重要论述包含了党外知识分子工作的时代定位、工作目标、范围界定、重点对象、基本原则等方面,是内涵丰富、逻辑严密的理论体系.以这些重要论述为指导构建“大统战”格局,具体要做好摸底掌握党外知识分子全貌,加强思想政治引导工作,探索建立精细化分类施策制度,优化党外知识分子成长路径等工作.

摘要： 雅安市高度重视党外知识分子工作,牢固树立人才资源是第一资源的理念,采取有力举措,切实抓好知联会建设和党外知识分子工作,引导全市2261名党外知识分子更加紧密地团结凝聚在党的周围。

摘要： 3月5日下午,由重庆欧美同学会青年委员会举办的品牌活动“海归之星”暨国际青年摄影师分享会在重庆两园生活美学馆成功举办。重庆欧美同学会副会长兼青年委员会会长徐鹏,市委统战部无党派人士和党外知识分子工作处副处长段黎,青年委员会副会长邹柄畏,青年委员会秘书长刘曦璐等四十名青委会会员参加了本次活动。

摘要： 近年来,江苏省委统战部认真贯彻落实中央统战工作会议精神,着眼于构建党外知识分子大统战工作格局,会同省委教育工委、省国资委党委,分别建立了高校、科研院所、国有企业统战工作协作片会制度,着力促进统战工作基础好的单位发挥示范带头作用,构建多层面、多方位的基层工作新格局,使各单位、各协作片之间既相互学习、又相互促进,最大限度地形成了统战工作的合力。

摘要： 党外知识分子统战工作是统一战线的基础性、战略性工作。近年来,江苏省如皋市委统战部积极创新载体,打造特色,扎实做好凝聚共识、人才培养和作用发挥“三篇文章”,党外知识分子工作成效明显。

摘要： 近年来,河南省修武县委统战部以党外知识分子联谊会为载体,以加强党外代表人士队伍建设为重点,以发挥优势作用为目标,不断强化组织建设,创新思路举措,完善机制方法,引导广大党外知识分子积极投身到全县各项事业中。打造平台、积蓄动力,强化知联组织建设加强组织修武县按照一会一班三组的组织框架,于2016年5月成立了党外知识分子联谊会,一会即知联会,由县委统战部统一协调组织;一班即知联会班子成员,由一名会长和三名副会长组成;三组即教育组、卫生组、其他组三个组别51名会员组成。

摘要： 本发明公开了基于专家知识与拓扑相似的邻居优先生物分子子网搜索方法。其步骤如下：A、根据生物分子的序列特征，构建网络T（Gt）和B（GB）中生物分子的初始相似矩阵。B、根据生物分子在网络中的拓扑的相似特征，计算生物分子的相似矩阵S。C、构建专家知识字典。D、基于专家知识，以邻居优先策略进行搜索，获得结果子网。E、计算结果子网R（Gr）与目标子网T（Gt）的相似得分。F、计算p值。G、结果子网可视化。与同类方法相比，该方法计算准确度更高，具有更高的稳定性，能更好地处理生物分子网络间的“空隙”（Gap），获得更多的保守边和节点，且能较好地反映生物分子网络之间的变化情况。

摘要： 本发明公开的基于工作流引擎和知识引擎双驱动的知识推送方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、根据企业的生产流程构建出企业生产业务流程图；步骤2、根据步骤1中构建的企业生产业务流程图进行企业知识地图框架的构建；步骤3、构建面向企业生产的知识主动推送系统；步骤4、利用步骤3构建的知识主动推送系统进行知识推送。本发明的基于工作流引擎和知识引擎双驱动的知识推送方法通过知识推送可加速知识的转移和利用，消除知识不对称现象。

摘要： 本发明属于图论学习、深度学习分析领域，具体涉及一种基于知识图谱的分子调控关系预测方法及系统，其中的预测方法包括以下步骤：(1)训练数据集的准备；(2)有向图模型的构建与训练；(3)神经网络的构建与训练；(4)实际预测。本发明通过对预测方法整体流程设计进行改进，首先结合图学习将有向图中的有向调控关系和各调控分子节点(即各调控分子实例)进行最优特征编码，接着在获得各节点与关系的特征编码后，利用深度神经网络框架进一步加强有向图的预测能力，经过迭代训练后提升有向调控的预测准确度。

摘要： 本发明公开一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法，其为基于实例判别transformer的学习方法，其适用于机器学习和纳米孔单分子感知技术；本发明方法包括：构建基于transformer的纳米孔单分子感知信号知识表示学习神经网络模型；创建纳米孔单分子感知信号数据集并对信号数据进行合适的预处理；设置神经网络模型内各参数初始值，以最小化损失函数为目标训练模型实现针对纳米孔单分子感知信号的实例级判别；将待处理的感知信号输入到训练完成的模型输出信号对应的知识表示。本发明在编码器部分采用了transformer结构，实现了信号在知识表示空间内的稀疏分布，并且其直接从信号数据中挖掘模式信息，可适用于不同类型的下游信号分析任务，通用性和有效性强。

摘要： 本发明涉及药物表示学习领域，具体涉及一种结合领域知识的药物分子生成方法，包括利用构象搜索算法获得分子3D构象，从而获得分子空间信息，利用分子空间信息增强分子的初始表示；利用优化后的谱聚类算法以及优化后的CH聚类评价指标获取分子的分子划分结果；根据分子的增强表示和分子划分结果，利用图卷积神经网络对其编码获得其隐空间嵌入表示，即分别为全局图表示和局部子图表示；利用互信息最大化机制优化全局图表示和局部子图表示，得到富含空间信息和子结构信息的分子表示，并应用于下游分子生成任务；本发明有助于捕捉到分子的空间和结构信息，同时能更好地服务于基于深度学习的药物发现领域相关任务。

摘要： 本发明公开了一种基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法，包括：根据化学元素周期表中每个化学元素的所有化学属性，构建化学元素知识图谱；利用化学元素知识图谱对分子图进行图增强得到分子增强图；利用可插拔表示模型获得分子图和分子增强图的图表示；采用硬负样本挖掘技术选出与分子图在分子指纹空间相似的其他分子图作为负样本；将正样本对和负样本对的图表示映射到同一空间后，通过最大化正样本对之间的一致性同时最小化负样本对之间的一致性构建对比损失函数，利用对比损失函数进行优化学习；将参数确定的可插拔表示模型与非线性分类器形成预测模型，利用参数微调的预测模型进行分子图的分子性质的预测，以提升分子性质的预测准确性。

摘要： 本发明涉及一种融合分子结构特征的知识表示学习方法，属于知识图谱领域，将小分子结构特征与知识图谱三元组特征同时进行学习的方法，完成融合了小分子结构信息的知识表示学习过程，并最终形成隐含结构信息以及知识图谱关联信息的新型特征表示。它的成功将会明显提高生物医学领域知识图谱的相关应用的准确性。从而更好地服务于基于机器学习或深度学习的生物医学知识图谱中的药物挖掘的相关应用。

摘要： 本发明属于药物分子生成领域，具体涉及了一种基于领域知识和深度强化学习的药物分子生成器训练方法，旨在解决通过深度学习进行药物分子生成时的样本有限的问题。本发明包括利用领域知识构建活性药效团分子组群；利用动态策略下的课程式学习，将活性药效团分子组群中的药效团随机插入分子的生成过程中，生成具有特定目标的药效团结构分子；利用强化学习方法，最大化混合奖励函数，得到训练好的药物分子生成器。本发明解决了样本量过小的问题，防止过度的演示学习造成分子单一的问题，可以使生成的分子更快收敛到具有特定目标的药效团结构。

摘要： 本发明涉及小分子药物晶型技术领域，为一种小分子药物晶型知识图谱的构建方法及系统，包括：S1，爬取网络已公开的小分子药物的综合数据信息，并对源文件内容进行存储；S2，对所述源文件内容按照关键字归类并进行清洗，其中分子信息及晶体信息按照结构化数据的格式进行处理存放，其他信息按照非结构化数据的方式灵活存放；S3，构建实体数据层，根据所述实体数据层中的数据进一步构建用来存储实体间的关系及实体的属性的模式层。将小分子药物的晶型研究及制成过程中的概念充分发掘，并提供丰富晶型研究中相关实体的类别和属性信息，实现相似晶型的自动查询。对小分子新药的整体研发流程起到促进加速的重要作用。

摘要： 本发明公开了基于专家知识与拓扑相似的邻居优先生物分子子网搜索方法。其步骤如下：A、根据生物分子的序列特征，构建网络T（Gt）和B（GB）中生物分子的初始相似矩阵。B、根据生物分子在网络中的拓扑的相似特征，计算生物分子的相似矩阵S。C、构建专家知识字典。D、基于专家知识，以邻居优先策略进行搜索，获得结果子网。E、计算结果子网R（Gr）与目标子网T（Gt）的相似得分。F、计算p值。G、结果子网可视化。与同类方法相比，该方法计算准确度更高，具有更高的稳定性，能更好地处理生物分子网络间的“空隙”（Gap），获得更多的保守边和节点，且能较好地反映生物分子网络之间的变化情况。