深度学习是机器学习的一个子类别，专注于为计算机构建一个学习过程，使其能够像人类一样识别模式和做出决策。
梯度下降（Gradient Descent）是一种一阶优化技术，用于寻找局部最小值或优化损失函数（loss function）。它也被称为参数优化技术（parameter optimization technique）。
被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），也被称为convet，是一种特殊的神经网络，用于处理具有已知网格状拓扑的数据，比如时间序列数据（1D）或图像（2D）。
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”
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。
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。
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。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
近年来，冷链物流业的发展一直受到高度重视。国家不断出台一系列支持其发展的政策和标准。随着政策的不断实施和相关标准体系的逐 步完善，冷链物流即将转向高门槛、新基础设施、大整合、强监管的转变，迎来高质量发展的新阶段。
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