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冠远万能主板管温多大的

冠远万能主板的管温一般在50-60度之间，但是也可以根据您的使用环境和配置来调整，最高可以达到85度，但是建议您尽量将管温保持在50-60度之间，以免影响主板的使用寿命。此外，您还可以通过添加散热器或者更换散热器来降低主板的管温，以保证主板的正常使用。

论文笔记之GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks

文中指出训练GNN需要大量和任务对应的标注数据，这在很多时候是难以获取的。一种有效的方式是，在无标签数据上通过自监督的方式预训练一个GNN，然后在下游任务上只需要少量的标注数据进行fine-tuning。

本文提出了GPT-GNN通过生成式预训练的方式来初始化GNN。GPT-GNN引入了一个自监督的属性图生成任务，来pre-training一个GNN，使其能够捕捉图上的结构信息和节点属性信息。

图生成任务被分成了两部分：①属性生成。②边生成。

pre-training的GNN要能够捕捉input graph的结构信息和节点属性信息，使其能够在相似领域的下游任务上通过少量label的fine-tuning就能达到很好的泛化效果。本文采用的方式是重构输入的属性图来对图分布建模。

第一步，如上左图所示，通过自监督学习任务（节点属性生成和边生成）来预训练GNN。第二步，如上右图所示，pre-training好的模型以及参数用于对下游任务的初始化，只需要在少部分标注数据上做fine-tuning。

输入G=(V,E,X)，其中V表示顶点集，E表示边集，X表示顶点属性矩阵。

目标：pre-training一个GNN模型，使其能够：1)捕捉图中的结构特征和属性特征。2)能够对图的下游任务有帮助。

也就是对图G=(V,E,X)不使用label学习一个可以泛化的GNN模型fθ。

GPT-GNN通过重构/生成输入图的结构信息和节点属性信息来pre-training GNN。given 输入图G=(V,E,X)和GNN模型fθ，图和GNN的likelihood定义为p(G,θ)，通过最大化likelihood来预训练GNN，也就是

如何对p(G,θ)建模？

通过自回归的方法分解目标概率分布。

首先说明什么是自回归

如上式所示，c为常数项，є为随机误差，概括来说就是X的当期值等于一个或数个前期值的线性组合加常数项加随机误差。

对于graph来说，自回归方法概括为：nodes in the graph come in an order, and the edges are generated by connecting each new arriving node to existing nodes.

对于一个给定的order，通过自回归的方式分解log likelihood，每次生成一个节点。

在step i，given 所有在前面步骤生成的节点，包括节点属性Xi和节点之间的边Ei来生成新的节点i，包括节点属性Xi和与现有节点的连接边Ei.

如何对pθ(Xi,Ei|Xi,Ei)建模？

一种简单的方式是假设Xi和Ei是独立的，也就是

然而，这种分解方式完全忽略了节点属性和节点之间联系（边）之间的依赖关系。然而这种依赖关系是属性图和基于聚合邻居节点信息的GNN的核心属性。

因此，文中提出了一种分解方式，当生成一个新的节点属性时，给出结构信息，反之亦然。

从而整个生成过程可以分为两部分：

1)given 观测边，生成节点属性。

2)given 观测边和1)中生成的节点属性，生成剩下的边。

通过这种方式，模型能够捕捉每个节点属性和结构之间的依赖关系。

定义变量o来表示Ei中观测边的index vector，即Ei,o表示已经观测到的边。¬o表示masked边（要生成边）的index。

通过引入o，可以把前面的分布重写为所有可能观测边的期望likelihood.

这里的理解非常重要，第一个等式中，把Ei拆成了Ei,¬o和Ei,o，也就是说指定了哪些边是观测边，哪些边是masked边。需要注意的是，当o确定下来以后，¬o也是确定的。因此等式外面加上了对o的累加，这里可以理解为类似于全概率公式去对所有可能的o求和。

此外，这里需要注意Ei，Ei，Ei,o，Ei,¬o四个符号分别表示的是什么。现在位于step i，Ei是指在step i之前已经生成的边，Ei是指在step i将会生成的边（与节点i相连，有好多条），之后再将Ei中的边生成过程拆分成已经生成和将要生成两部分，即Ei,o和Ei,¬o。

下一个等式中，把第二个p看作概率分布，写作对于o期望的形式。最后把Xi和Ei,¬o看作独立的过程，拆成两个概率分布。

这种分解的优势在于，没有忽略Xi和Ei,o的联系。第一项表示given观测边，聚合目标节点i的邻居信息来生成其属性Xi.第二项表示given观测边和刚生成的属性Xi，预测Ei,¬o中的边是否存在。

如上图所示，给出了一个例子。对于一个academic graph，我们要去生成一个paper node，它的属性为title，并且其和author，publish venue，reference相连。上图中的实线部分为已经观测到的边，首先生成节点的属性，即title。然后基于author1，author2，author3和刚生成的节点属性title，预测剩下的边，即虚线部分。

出于效率的考虑，希望：

1)对于输入图只跑一次GNN就能计算节点属性生成和边生成过程的loss。

2)希望节点属性生成和边生成能同时进行。

然而，边生成需要用到节点属性信息，如果两个生成过程同时进行，会导致信息泄漏。

为了避免这个问题，将节点分为两种类型：

•属性生成节点。mask住这些节点的属性，用一个共用的dummy token Xinit来代替，Xinit和Xi的维度是相同的，并且在pre-training的过程中学习到。

•边生成节点。保持它们原有的属性。

需要注意的是，同一个节点在不同阶段扮演不同的角色，可能是属性生成节点也可能是边生成节点。只是在某一阶段，一个节点有一个确定的角色。

在graph上训练GNN来生成各节点的embedding，用hAttr和hEdge来分别表示属性生成节点和边生成节点的embedding。由于属性生成节点的属性被mask住了，因此hAttr中包含的信息通常会少于hEdge。因此，在GNN的message passing过程中，只使用hEdge作为向其他节点发送的信息。也就是说，对于每个节点，其聚合邻居hEdge的信息和自身的信息来生成新的embedding。之后，对于节点的embedding，使用不同的decoder来生成节点属性和边。（注意，节点的embedding和节点属性不是一回事。通俗理解，在GNN中节点的属性是input，节点的embedding是hidden layer。）

对于属性生成，用DecAttr来表示decoder，输入hAttr来生成节点属性。decoder的选择依赖于节点属性的类型，如果是text类型的节点属性，可以使用LSTM等；如果节点属性是vector，可以使用MLP。定义一个距离函数来度量生成属性和真实属性之间的差异，对于text类型属性，可以使用perplexity，对于vector属性，可以使用L2距离。由此，可以计算属性生成过程中的loss

最小化生成属性和真实属性之间的差异，等价于对generate attributes做MLE，也就是最大化下式

从而捕捉了图中的节点属性信息。

对于边生成过程，假设每条边的生成过程和其他边是独立的，由此对likelihood进行分解

得到hEdge后，如果节点i和节点j相连，则使用

进行建模，DecEdge是一个pairwise score function。

loss定义为

Si-指的是没有和节点i相连的节点。

最小化loss等价于对generate edges做MLE，从而捕捉了图中的结构信息。

上图给出了属性图生成过程的一个具体例子。

a)对于input graph确定permutation order π。

b)随机挑选一部分与节点i相连的边作为observed edges Ei,o，剩下的边作为masked edges Ei,¬o，并且删除masked edges。

c)把节点分为属性生成节点和边生成节点。

d)计算节点3,4,5的embedding，包括它们的属性生成节点和边生成节点。

(d)-(e)通过对于每个节点并行进行节点属性预测和masked边预测来训练一个GNN模型。

完整的算法流程如下所示。

对于上图的算法流程进行详细的说明。

输入一个属性图，每次采样一个子图G~作为训练的实例进行训练。首先决定permutation order π。同时，我们希望能够并行化训练，只做一次前向传播，就能得到整个图的embedding，由此可以同时计算所有节点的loss。因此，根据permutation order π来移除边，也就是使每个节点只能从跟低order的节点处获得信息。

之后，需要决定哪些边被mask。对于每个节点，获得其所有的出边，随机挑选一部分边被mask住，这一过程对应上述line4。

之后，对节点进行划分，得到整个图中节点的embedding，用于之后loss的计算，对应line5。

lone 7-9进行loss的计算。

line 8中，通过整合采样图中未连接的节点和Q中以前计算的节点embedding来选择负样本，这种方式能够减轻对于采样图优化和对于整个图优化的差距。

在line11-12中，优化模型并更新Q。

对于异构图，即包含不同类型的点和边的图，唯一的不同在于不同类型的点和边采用不同的decoder。

对于大规模的图，可以采样子图来进行训练，即上述算法流程中Sampler的作用。为了计算Ledge这一loss，需要遍历输入图的所有节点。然而，我们只能在采样的子图上计算这个loss。为了缓解这一差异，提出了adaptive queue，其中存储了之前采样的子图的节点embedding作为负样本。每次采样一个新的子图时，逐步更新这个队列，增加新的节点embedding，移除旧的节点embedding。通过引入adaptive queue，不同采样子图中的节点也能为全局的结构提供信息。

酶学知识应用于临床诊断与治疗的探索（详细点）

临床上可根据酶浓度的变化用以辅助诊断。若酶浓度变化由细胞坏死或细胞膜通透性变化引起，表示脏器或组织损伤；若为细胞内酶合成增加所致，提示组织再生、修复、成骨或异位分泌，或提示有恶性肿瘤的可能；若为酶排泄障碍引起者说明有梗阻存在。同工酶的分析与鉴定则能反应疾病的部位、性质和程度。一、转氨酶及其同工酶（一）生物化学特性转氨酶或称氨基转移酶是一组催化氨基在氨基酸与a-酮酸间转移的酶类，丙氨酸氨基转移酶（ALT）和（天）门冬氨酸氨基转移酶（AST）是其中最重要的两种，前者俗称为谷丙转氨酶（GPT），后者为谷草转氨酶（GOT）。（二）体内分布AST广泛存在于多种器官中，按含量多少顺序为心、肝、骨骼肌和肾等，肝中70%存在于肝细胞线粒体中。AST有两种同工酶ASTs 和ASTm，分别存在于可溶性的细胞质和线粒体。细胞轻度损伤时ASTs 升高显著，而严重损伤时，则ASTm大量出现于血清中。正常血清所含AST的同工酶主要为ASTs，但在病理状态下，如细胞坏死，则血清中以ASTm为主。ALT大量存在于肝脏组织中，其次为肾、心、骨骼肌等。血清ALT活性升高，通常表示肝脏损伤。ALT有两种不同活性的同工酶a（ALTs）、b（ALTm），分别存在于细胞质及线粒体，后者的活性为前者的16倍。肝细胞坏死血清中以ALTm为主。（三）测定方法转氨酶的测定方法有许多种，其中以赖氏法最常用，由于此法操作简便、经济，一些小型实验室仍在使用。目前，国内外实验室多采用连续监测法进行测定。ALT速率法测定中酶偶联反应式为： ALTL-丙氨酸 + a-酮戊二酸 L-谷氨酸 + L-丙酮酸 LD 丙酮酸 + NADH + H+ L-乳酸 + NAD+ AST速率法测定中酶偶联反应式为： AST L-门冬氨酸 + a-酮戊二酸 草酰乙酸 + L-谷氨酸 MD 草酰乙酸 +NADH + H+ L-苹果酸 + NAD+ 上述偶联反应中，NADH的氧化速率与标本中酶活性呈正比，可在340nm检测吸光度下降速率。根据线性反应期吸光度下降速率(-DA/min)，计算出ALT、AST的活力单位。（四）临床意义ALT是反映肝损伤的一个很灵敏的指标，临床上主要用于肝脏疾病的诊断。各种急性病毒性肝炎、药物或酒精中毒引起的急性肝损害时，血清ALT 水平可在临床症状（如黄疸）出现之前就急剧升高，且ALT＞AST。一般而言，急性肝炎时血清ALT高低与临床病情轻重相平行，且往往是肝炎恢复期最后降至正常的酶，是判断急性肝炎是否恢复的一个很好指标。假如能同时测定AST，并计算DeRitis比值，即AST/ALT之比，则对于急、慢性肝炎的诊断和鉴别诊断以及判断肝炎的转归也特别有价值。急性肝炎是时DeRitis比值＜1，肝硬化时DeRitis比值≥2，肝癌时DeRitis比值≥3。重症肝炎时由于大量肝细胞坏死，血中ALT逐渐下降，而胆红素却进行性升高，出现所谓“酶胆分离”现象，常是肝坏死的前兆。AST主要存在于心肌，以往多用于AMI的诊断。AMI发病6～8h即升高，48～60h达到高峰，4d～5d恢复正常。但由于AST在AMI 时升高迟于CK，恢复早于LD，故诊断AMI价值不大。在急性肝炎时，AST虽亦显著升高，但升高程度不及ALT，而在慢性肝炎，特别是肝硬化时，AST升高程度超过ALT。胆道疾患时AST亦可升高。二、g-谷氨酰转移酶及其同工酶（一）生物化学特征g-谷氨酰转移酶（g-GT或GGT）又称g-谷氨酰转肽酶（g-GTP或GGTP），是一种含巯基的线粒体酶。组织分布以肾脏含量最多，其次为胰、肺、肝等。血清中的g-GT则主要来自肝胆，红细胞中几乎无g-GT，因此溶血对其测定影响不大。（二）测定方法目前国内外多采用连续监测法测定血清g-GT活性。IFCC参考方法采用L-g-谷氨酰-3-羧基-对硝基苯胺作为底物，以甘氨酰甘氨酸（双甘肽）作为g-谷氨酰基的受体。在pH7.7的条件下，g-GT催化底物生成g-谷氨酰双甘肽和黄色的2-硝基-5-氨基苯甲酸，在410nm波长处直接连续监测，吸光度的增高速率与g-GT活性成正比关系。（三）临床意义g-GT是肝胆疾病检出阳性率最高的酶。g-GT 还可用于判断恶性肿瘤有无肝转移，肿瘤患者如有g-GT 的升高，常说明有肝转移。g-GT与乙醇的摄取量有关，对乙醇性中毒的判定有相当的价值。长期接受巴比妥类药物、含雌激素的避孕药者常有g-GT升高。用醋纤膜电泳可将g-GT同工酶分为g-GT1、g-GT2、g-GT3和g-GT4四种，正常人只见g-GT2和g-GT3。重症肝胆疾病和肝癌时常有g-GT1出现，乙醇性肝坏死和胆总管结石时常有g-GT2增加，胆总管结石及胰腺炎时g-GT2也增加。g-GT4与胆红素增高密切相关。

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87. 低碳经济与可持续发展；

88. 离散数学；

89. 新农村学；

90. 生物系统工程；

91. 生物质能源与应用；

92. 环境健康；

93. 遗传技术及转化；

94. 生物生态技术；

95. 食品安全管理；

96. 景观绿化；

97. 两岸关系研究；

98. 精细化工；

99. 供应链管理；

100. 水产动物医学；

101. 节能与舒适应用；

102. 信息法学；

103. 国际金融管理；

104. 植物生理学；

105. 水文观测；

106. 天文学；

107. 海洋地质；

108. 农产品贸易及管理；

109. 碳经济；

110. 生物基因工程；

111. 水务经济学；

112. 科学社会研究；

113. 资源产品技术；

114. 国际环境法；

115. 气候与环境系统动力学；

116. 水利工程安全；

117. 水文与水资源；

118. 三维交互设计。

冷门的专业可以有：农业信息科技、营养学、创意写作、水の政策、社会发展管理、电subcoms节能、人口学、专业及运筹学、水资源及环境管理、社会福利学、国际政治经济学、交通运输与设备应用、银行管理、无机合成化学、生态园林园艺、工业生物技术、信息安全、农林社会化学、节能与可再生能源技术、农业信息技术、社会研究、江河工程、金属材料工程、计算机测量与控制、无机非金属材料工程、营养与棒球家乐福病学、土木及结构工程、可持续发展、生态学、突发公共危机管理、健康管理、会展管理、民族及民间文化研究、纳米科技及应用、生物重组技术、雇佣社会工作学、植物遗传育种、体育文化与管理、农工技术管理、低碳经济与可持续发展、新农村学、生物系统工程、生物质能源与应用、遗传技术及转化、食品安全管理、景观绿化、两岸关系研究、供应链管理、水利水能及土木工程、环境经济学、水利工程安全、生物基因工程、水文观测、天文学、海洋地质、国际金融管理、植物生理学、节能与舒适应用、信息法学、农产品贸易及管理、碳经济、水务经济学、科学社会研究、资源产品技术、国际环境法、气候与环境系统动力学、三维交互设计等。

Prompt-NLP新范式

NLP技术发展的四种范式：

Prompt的起源可以追溯到GPT-2，T5，GPT-3等的一些研究，发现在输入样本前加入一个和任务相关的 前缀 ，就可以提示模型接下来要输出的内容。比如在GPT-3的预测阶段，只需要在输入样本前加上Translate English to French: 就可以提示模型接下来要进行翻译任务，即完全依靠模型在预训练阶段学到的知识来进行预测，不需要在下游任务上再依靠task-specific的 监督数据 对模型进行fine-tune就可直接使用，一方面减少了fine-tune模型的计算和存储代价，另一方面也给样本量极度缺乏的 少样本领域(zero/few-shot) 带来了福音。

这种依靠 提示信息(Prompt) 来激发模型的内在潜能，挖掘模型在大规模预训练阶段学到的知识的做法引领了NLP领域的第四范式。人们逐渐开始思考如何更加 高效地利用 预训练语言模型的大量参数，如何将各种下游任务都统一到一个 通用框架 下，使得模型能够根据不同的提示信息进行不同的任务，从而不需要再为每个下游任务训练单独的模型。

本文将对Prompt快速发展过程中一些重要论文的核心创新点进行简要介绍，而不会详细描述过多模型细节（欲知全貌建议直接读原论文）。

论文：Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference (2020)

该论文对Prompt模式的研究进行了规范，提出了 Pattern-Verbalizer 的概念：

比如对于5分类任务，给定输入样本 a ，对应的模板函数 P 和标签映射函数 v 可为：

注意这里多种Prompt模板函数以及答案映射函数都是 人工手动设计 的。

然后利用新构建出来的 P(x)，v(l) 对预训练模型进行fine-tune，其他更多细节不再展开，实验结果显示该方法在少样本任务上表现很好。

论文：It’s Not Just Size That Matters: Small Language Models Are Also Few-Shot Learners （ PET原班人马 ）

GPT-3出来后显示了其在少样本学习上的惊人能力，但是其庞大的参数量也令人望而却步。而本文作者提出 “小模型在少样本学习上也可以有卓越表现” ，直接对标GPT-3这个庞然大物，从而奠定了 PET所提范式 在江湖的霸主地位，引起了各大武林人士的关注。

该文证明了PET所提范式的有效性，同时作者还分析发现设计不同的 Prompt 模板和标签映射函数 Verbalizer 对模型性能影响较大，从而引起后来人员涌入改进Prompt模板和标签映射Verbalizer构造的浪潮中。

论文：Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners

取代PET中手动构建Prompt模板和标签映射函数的过程，自动化搜索模板和标签映射，同时参考GPT-3中的in-context learning，在输入样本中加入示例(demonstrations)作为上下文，帮助模型更好地理解要做什么。

实验表明，在少样本上，这种基于prompt的fine-tune效果能够明显好于标准的fine-tune，并且在样本中加入示例确实能够带来增益。

也许未必非要构建人能理解的 离散tokens式 的Prompt，构建模型能够接受的 连续向量式 的Prompt也未尝不可。

4.1 论文： Prefix-Tuning : Optimizing Continuous Prompts for Generation

该文针对 NLG(Natural Language Generation) 任务，提出了构建连续的prompts。在预训练模型的每一层加上一个Prefix前缀矩阵，固定预训练模型的参数，仅训练前缀矩阵的参数，在few-shot设定下，性能超过标准的fine-tune。

实验结果表明，在 全量 数据下，prompt-based fine-tune的效果能够 相当 standard fine-tune；在 少样本 下，能够 超过 standard fine-tune。

4.2 论文：GPT Understands, Too ( P-tuning )

该文针对 NLU(Natural Language Understanding) 任务，也提出了构建连续的prompts。与 Prefix-tuning 不同的是，这里的prompts仅需要加在输入层，而不用加在网络的每一层，就可以work well。

利用 biLSTM 对prompts进行 Encode ，然后将编码后的 prompts embedding 和样本 x 输入预训练语言模型(PLM)，之后同时fine-tune prompt embeddings 和 pretrained model 。

考虑到优化连续的prompt向量有两个问题：

因此作者提出先采用 biLSTM 作为 Prompt Encoder 来编码prompt向量。

具体Prompt模板设计为：

实验结果表明，在 全量 数据下，prompt-based fine-tune的效果能够 相当 或超过standard fine-tune。

论文：The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning

该文提出为每个下游任务设计自己的prompt，拼接到输入样本上，然后完全freeze预训练模型的权重，仅训练prompts对应的权重参数。发现随着模型体积的增大， Prompt-tuning 的效果逐渐追上标准 fine-tune 的效果。

这里 Model Tuning 就是指标准的 fine-tune ，即在下游任务上对预训练模型的参数进行更新。

最后对各论文实验结果的普遍规律进行一个总结。各论文采用的fine-tune策略主要有以下三种：

GPT 原理解析

GPT（Generative Pre-Training）是一个典型的两阶段式模型：无监督预训练+监督下游任务微调。而在 NLP 任务中，上游的无监督预训练任务多半采用语言模型来实现，下游的监督任务直接对上游的模型进行简单改造即可使用。

GPT 为了能够有效的抓取文本中的语义信息，使用了单向的 Transformer Decoder 模块构建标准的语言模型，再使用预训练得到的网络架构与参数进行下游监督任务的微调，取得了不错的效果。

论文： Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

对于语料 ，GPT 构建标准的语言模型：

文章中使用 Transformer Decoder 模块加上前馈神经网络，最后使用 softmax 输出目标词的分布：

对于通过第一阶段的预训练得到的语言模型，对于特定的任务进行 fine-tuning。

对于一个监督数据集 ，其中的数据为一个序列 和一个标签 。将序列输入预训练模型后得到输出向量为 ，接着使用一个线性层来预测标签：

需极大化的似然函数为：

另外，作者发现，使用语言模型来辅助监督学习的任务进行微调，有两个好处：

所以，最终下游使用的监督模型目标函数为：

GPT 使用两阶段式模型的另外一个好处是，作者期望通过第一阶段的预训练语言模型，学习到尽可能多的自然语言信息，且对于大多数下游任务，只需要简单的修改输入而不需要修改模型架构即可完成微调。对于 NLP 中的几种主流任务，GPT 分别做了如下的变换策略：

模型还包括一些细节：

论文： Language Models are Unsupervised Multitask Learners

GPT-2 是 GPT 的直接升级版，效果惊人。相比之下，GPT-2 有如下几点改进：