图神经？网络 （GNN）.GNN: 以图数据为输？入的神经？网络模型 可应？用于不不同类型的预测任务 ？ 图级别 （graph-level prediction） ？ 节点级别 （node-level prediction） ？ 边级别 （link prediction）
为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.
图学习方向主要探索基于海量用户行为和大规模知识图谱，通过图神经网络及图预训练技术，提升搜索/推荐/广告/配送等业务的效果。我们方向既注重图学习技术的落地，也开展中长期的 GNNs/图预训练算法研究，已在 KDD 等会议上发表多篇论文。
图神经网络自提出以来迅速成为了机器学习领域的前沿研究 热点，被成功应用于： ？ 电商搜索、推荐 ？ 生物医药 ？ 语音、计算机视觉 ？ 自然语言处理 ？ 智能交通
什么是图神经网络？用于学习点、边或者整张图的向量表示的一类深度神经网络。图是程序中的“一等公民，所有DGL的函数和NN模块都可以接受和返回图对象。
图计算引擎Spark on Angel高性能与易用性：基于PS架构，高效处理千亿大图，与Spark开发栈无 缝兼容，简单易用.
斗鱼作为个人直播平台，长期以来除了普遍存在的灰黑产，虚假流量也是流量风控的重灾区。本文将介绍图算法在斗鱼反作弊中的业务实践，主要内容包括：斗鱼流量风控业务场景、斗鱼图算法体系、图算法风控建模、模型实战。
恶意刷量、虚假流量充斥着多个行业，给客户造成上百亿的营销费用损失。流量黑产的设备、手机号、IP等资源和手段不断进化演变，作弊成本增加，识别难度加大。
没有账户，需要注册
包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。
针对负荷趋势性、周期性和日历特征的影响，本文提出一种考虑动态时间锚点和典型特征约束的年日均负荷曲线预测方法。根据实际算例结果得出以下结论。
基于调度系统导出的CIM/XML和CIM/E文档，本文从交直流状态估计数据生成的角度，对含有LCC、MMC的交直流混联系统进行统一迭代法状态估计建模，针对直流系统在网络中的比重逐步增加的发展趋势，对某地区交直流混联子系统进行状态估计和不良数据检测与辨识，
本文针对电力系统振荡风险评估问题，提出了一种基于元启发式算法的振荡最差工况辨识方法。该方法考虑了系统多变的运行方式，通过选择系统中关键的工况变量，对系统振荡稳定裕度指标进行优化，实现系统运行区域内的振荡最差工况搜索。根据最差工况下系统振荡稳定性和各变量的取值，可评估系统振荡风险，为电网公司规划人员与调控运行人员提供振荡防控决策辅助，具有较高的工程应用价值。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
