Ulsan National Institute of Science and Technology

临时组队的胜负往往在开打前就已有线索，但单个选手的评分无法说明他是否适合当前角色，也无法说明五个人的分工是否互补。研究把这两件事放进同一个深度学习模型：先用选手此前的对局记录判断他与当前英雄、位置的匹配程度，再把双方十名选手的阵容作为整体比较。在按全局时间顺序划分的验证集上，该模型赛前预测准确率为61.33%，高于所比较的TrueSkill、CatBoost、GRU和DraftRec。

临时组队的胜负往往在开打前就已有线索，但单个选手的评分无法说明他是否适合当前角色，也无法说明五个人的分工是否互补。研究把这两件事放进同一个深度学习模型：先用选手此前的对局记录判断他与当前英雄、位置的匹配程度，再把双方十名选手的阵容作为整体比较。在按全局时间顺序划分的验证集上，该模型赛前预测准确率为61.33%，高于所比较的TrueSkill、CatBoost、GRU和DraftRec。

纳米颗粒的神经安全性难以仅凭材料性质预测，因为暴露条件、疾病背景和宿主反应会改变结局。研究者把599项神经相关研究中的893个实验情境整合为促炎、抗炎/消退与凋亡三类反应程序，构建“保守反应轴”，在材料性质之外逐层加入暴露与生物学背景、细胞反应信息。随机森林模型下，生物安全性预测的ROC-AUC从仅用材料性质的0.66升到加入背景后的0.88，再加入细胞反应后为0.90；恢复预测相应为0.64、0.77和0.78。

纳米颗粒的神经安全性难以仅凭材料性质预测，因为暴露条件、疾病背景和宿主反应会改变结局。研究者把599项神经相关研究中的893个实验情境整合为促炎、抗炎/消退与凋亡三类反应程序，构建“保守反应轴”，在材料性质之外逐层加入暴露与生物学背景、细胞反应信息。随机森林模型下，生物安全性预测的ROC-AUC从仅用材料性质的0.66升到加入背景后的0.88，再加入细胞反应后为0.90；恢复预测相应为0.64、0.77和0.78。