RS纠删码在电子健康档案云存储中的应用

电子健康档案云存储成为研究热点,但云端存储节点的不可控特性使得其存储数据的安全性得不到保障,从而制约了电子健康档案云存储的进一步发展。利用RS纠删码编码将文件信息割裂并分片存储来防止局部存储节点数据块泄露导致的整个文件信息被窃取,利用其纠删能力实现损坏数据的恢复,为电子健康档案云存储数据安全性保障提供了一种新的解决方案。     

预测药物-靶点相互作用的异构网络嵌入模型研究

药物-靶点相互作用（DTIs）预测是药物发现的重要过程。随着计算技术的发展,基于生物数据的计算方法正高效率地加速这一过程。然而,这些方法大多忽略了靶标和药物的序列特征和异构性。本研究通过机器学习方法,提出多重网络嵌入框架（MLB-NEDTP）的预测模型,首先分析序列特征,然后将融合的特征嵌入多层异质信息网络中,以提高预测性能。多个数据集训练和验证结果表明,该模型与ATOMNET等最新模型相比具有明显优势。