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图神经网络通俗介绍(GNN)

由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性，近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务，导致了对神经网络研究和开发的大量投资。

  • 2024-05-05
  • 阅读232

图神经网络模型原理及前沿

图神经网络（GNN）是一种用于学习图结构数据的深度学习框架。通过制定针对节点和边的策略，GNN能够将图数据转化为规范形式，并输入到神经网络中进行训练。在节点分类、传播边信息和图聚类等任务上，GNN表现出卓越的性能。

  • 2024-05-05
  • 阅读248

图神经网络(GNN)系统介绍及实践（Pytorch）

本文介绍了有关图神经网络的所有内容，包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外，还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。

  • 2024-05-05
  • 阅读301

神经网络-图神经网络（GNN）

神经网络最近的成功推动了对模式识别和数据挖掘的研究。机器学习任务，如对象检测、机器翻译和语音识别，已经通过端到端的深度学习范式（如 CNN、RNN 或自动编码器）被赋予了新的生命。 深度学习擅长捕捉欧几里得数据（图像、文本、视频）的隐藏模式。但是，如果是从非欧几里得域生成数据，对象之间具有复杂关系和相互依赖关系的图形，该怎么办？ 这就是图神经网络 （GNN） 的用武之地了，这也是本文中要深入探讨的：从图论和基本定义开始，继续讨论 GNN 的形式和原理，最后介绍 GNN 的一些应用。

  • 2024-05-05
  • 阅读260

数字化工厂技术与实践_（114页 PPT）

如今信息化应用深入到一定程度，已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段，自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。

  • 2024-04-30
  • 阅读427
  • 下载1

智能化测绘的混合计算范式与方法研究

传统数字化测绘产品在数字经济、数字治理与数字生活等方面发挥着越来越重要的时空基底和关键生产要素作用，但其精细程度、更新周期、服务方式难以满足数智新时代下的高质量发展需求。因此，迫切需要实现数字化测绘到智能化测绘的转型升级，通过构建新型时空新型基础设施以全方位提升高品质的时空信息供给能力、高层次的时空数据分析能力以及高水平的时空知识服务能力。本文从测绘自然智能与人工智能结合的必要性分析出发，首先讨论了测绘智能计算的基本概论及内涵，然后提出了智能化测绘的KDAS混合智能计算新范式并梳理了其构建基本任务，最后从感知、认知、表达与服务四个维度研究并系统阐述了智能化测绘的混合计算研究方法，为混合计算赋能智能化测绘知识体系松建以及产业发展升级指明了基本研究方向。

  • 2024-05-06
  • 阅读386

理论创新引领下的智慧城市技术赋能

郭仁忠院士以我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，自然资源系统必须优化国土空间格局，更好支撑高质量发展为引言，以数据和实例进行分析，揭示了目前国土空间规划存在的若干问题，提出了在高质量发展的理念指引下如何使规划更科学合理的发展命题。

  • 2024-04-30
  • 阅读295

时空信息的基本内涵与赋能机理

时空信息赋能是充分释放和放大时空信息作为生产要素的价值,助力经济社会各领域的高质量发展的时代需求。当前时空信息赋能的基础研究还相对薄弱,应用即赋能的观点占主导地位,缺乏对时空信息赋能机理的深层次认知和探究,导致时空信息的内涵与外不清时空信息赋能的内在机理不明,制约着其科学高效赋能,亟需厘清其基本内涵、赋能机理与赋能模式等。本文针对时空信息赋能问题,梳理提出了时空信息的基本概念,丰富内涵和基本特征;指出熵是时空信息赋能的物理基础,减是时空信息赋能的内生动力;时空信息赋能的本质是以时空信息为载体,以负熵流转为动能,以不确定性转化为特征,通过人、机,物(环境)相互影响、相互作用,实现系统结构优化、效能提升的过程;并提出了时空信息作为自在信息直接赋能、作为自为信息间接赋能、转为时空知识倍增赋能三种模式;最后,探讨了时空信息赋能自然资源高质量发展的路径。

  • 2024-05-06
  • 阅读474