本研究通过增强edge和node间的特征交互，提出了一种改进模型，进行分子化学性质的预测。

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 杂志: NIPS2017 IF: None 分区: None github 作

一个end-to-end的点云预测和分割框架，简单但开启了一个全新的点云建模的分支。

本篇主要介绍了癌症基因组学的基本概念，以及领导开展癌症基因组学的组织-CCG的相关信息。

此文章提出了一种新的深度学习框架-parametric continuous CNN，其可以应用连续的卷积操作到non-grid的数据上，而且有在点云分割、运动预测的任务上得到了非常好的结果，该工作发表在CVPR上。

PyQt5学习的导引页面

本部分主要介绍PyQt5中Model/View架构的概念、组成和使用，此概念主要用于Qt中的组件和外部数据集的配合

本部分主要介绍如何自定义一个Qt中的widget，并包括了其前导步骤--QPainter的使用

这里一部分主要对Signals机制进行进一步的介绍，包括如何使用pythonic的语法来扩展signals的功能，以及如何自定义signals

介绍了使用Ot creator上的UI设计工具来设计ui界面并生成python代码，这种方式可以避免大量的代码工作

这一部分基本介绍了PyQt5的所有常用用法，包括如何创建一个app，其signals、slots、events机制，基本toolbar、menu和statusbar的实现，一些基本的widgets，布局和对话框。

因为网连不上，所以就放弃这一部分了 UCSC Xena官方提供了一个包--xenaPython，可以使用python程序来获得UCSC Xena的数据。