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。
图神经网络模型的出现，实现了图数据的端对端学习方式，为图数据的 诸多应用场景下的任务， 提供了一个极具竞争力的学习方案。
像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位，像素深度为24位
图神经网络，科技热词，图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法（例如,支持向量机分类）进行处理。图嵌入算法通常是无监督的算法,大致可以分为三个类别,即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时,图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络，包括基于图自动编码器的算法和无监督训练的图卷积神经网络。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
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