本次汇报了两篇文章，都是关于利用GNN、CNN获取化合物、蛋白质的特征，再进行相互作用预测。两篇文章的框架已经很熟悉了，输入、输出已经处理方式比较明白，仍有很多不足的地方，接下来进行总结反思：
- 对于模型精度（准确到某个数值）没有准确把握
- 对于各种评估标准不了解
- 以及最后的输出是[0,1]分类还是[0,100]分类没有弄明白
- 论文中提到的“距离”，是谁和谁之间的距离？如何测定？这类基础的定义没有去查(比如残基间距离测定的其实是中心碳原子的距离)
- 两个多星期的时间，一直在扣细节，没有梳理出一个完整的大框架，在最后两天的时间才去整理主体内容，这样太浪费时间
下一步论文学习计划：
- 一周五篇论文泛读，从endnote上查询下载即可
- 每篇论文都要整理出来： 用了什么模型？输入是什么？数据如何处理？输出是什么？模型精度达到了多少？测试集和训练集是什么？和创新点是什么？未来研究方向是什么？
