当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

异构图最新娱乐体验_异构图神经网络(2024年12月深度解析)

内容来源：莱茵河北极图库所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

异构图

KDD'24亮点：多模态&隐私在KDD'24中，各大公司在推荐系统领域的优化工作取得了显著进展。以下是一些亮点：腾讯（Tencent）探索了多模态推荐、排序目标引入推荐系统、序列建模和兴趣建模等多个方面。例如，他们通过去噪和对齐多模态内容及用户反馈来改进多模态推荐系统。爱彼迎（Airbnb）进行了多目标建模和模型蒸馏的研究，将多目标建模问题转换成模型蒸馏问题，通过模型蒸馏损失函数来优化主要目标和其他辅助目标。某手（Kuaishou）与卡耐基梅隆大学合作，探索了具有极稀疏反馈的反向学习推荐，以及跨域序列推荐的混合注意网络。某团（Meituan）的研究聚焦于多目标建模、多样性、搜索意图建模和Ranking Loss等问题。百度（Baidu）研究了通过学习项目特定特征交互来预热冷启动CTR预测，以及通过异构图语言模型来处理图与大模型的问题。字节跳动（ByteDance）的研究包括隐私友好的出价优化和跨域推荐中的知识迁移能力提升。华为（Huawei）与香港城市大学合作，提出了一种冷启动多场景推荐的扩散模型增强范式。阿里巴巴（Alibaba）的研究包括触发推荐中CTR预测的深度进化即时兴趣网络。微软（Microsoft）研究了使用LLM和强化学习的topK推荐。

图卷积网络创新思路大揭秘𐟑‡ 𐟌ˆ 动态图卷积网络动态图卷积网络专注于处理随时间变化的图结构，这对理解和预测社交网络、交通流量等动态系统非常关键。 ▪️ 创新点：通过引入时间动态性，这些网络能够捕捉图结构随时间的演变。它们通常结合循环神经网络或长短期记忆网络来处理图的时序变化，从而提供对图动态的深层次理解。 ▪️ 应用：在金融市场预测、社交网络分析、交通系统管理等领域，动态GCN通过对时间变化的敏感性，提供了对这些复杂系统更深入的洞察。 𐟌ˆ 异构图卷积网络异构图卷积网络是对传统GCN的重要扩展，用于处理包含多种类型节点和边的复杂图结构。这种网络能够更好地捕捉多类型实体之间的复杂关系和交互，这在多关系数据（如社交网络、生物信息网络等）中尤为重要。 ▪️ 创新点：异构GCN通过设计不同类型的节点和边的特定卷积操作，可以有效地学习和整合多种类型的信息。这种方法允许模型更准确地表示和处理具有丰富语义和结构多样性的图数据。 ▪️ 应用：在推荐系统、知识图谱补全、多模态学习等领域，异构GCN已显示出其优越的性能，特别是在处理复杂的实体关系和用户交互方面。 𐟌ˆ 图注意力网络图注意力网络（GAT）引入了注意力机制来加权邻居节点的贡献，使得网络能够更灵活地处理图中节点间的复杂关系。 ▪️ 创新点：GAT通过为每个节点分配不同的注意力权重，能够在执行卷积时重点关注最相关的邻居。这种自适应的邻居选择机制提高了模型的表达能力，尤其是在图结构不规则或信息密度不均匀的情况下。 ▪️ 应用：在文本分类、化学分子结构分析、节点分类等任务中，GAT展现了其优越的性能，尤其是在捕捉局部节点间复杂交互关系方面。 𐟌ˆ 跨模态学习和图神经网络的融合融合图神经网络与其他类型的深度学习模型（如CNN、LSTM）来处理跨模态数据是一个新兴的研究领域。 ▪️ 创新点：这种融合方法可以有效地结合图数据与其他类型的数据（如图像、文本），提供更全面的数据分析。例如，通过结合图卷积和卷积神经网络，可以同时处理社交网络中的用户关系和用户生成的图像内容。 ▪️ 应用：在多模态情感分析、社交媒体分析、医疗诊断等领域，这种融合方法提供了更深入的洞察力和更准确的预测能力。

𐟚€某手冷启动推荐模型揭秘 𐟎‰某手如何让新视频在冷启动阶段就获得关注？他们的冷启动推荐模型可是秘密武器！这个模型不仅能让新视频快速获得流量，还能提高分发效率，让UGC作者更快获得互动反馈，从而激励他们持续创作。 𐟓Š为了衡量冷启动的效率，某手设定了多个指标，包括新视频的消费表现、出坡指标以及最终的APP时长和DAU。他们通过这些指标来持续优化冷启动模型。 𐟤”冷启动建模过程中，样本空间与真实求解空间的不一致以及样本稀疏导致的偏差是两大挑战。为了解决这些问题，某手采用了多种方法，如基于图熵自增强的异构图模型、12U视频找人-星河召回技术，以及引入语义泛化特征、使用beta分布估计ctr等方法。 𐟎懲š过这些创新方法，某手成功提升了冷启动的触达和覆盖，让更多优质新视频能够被用户发现，同时也促进了UGC内容的持续创作和生态的健康发展。

高中生必备：烷烃思维导图详解 𐟓š 烷烃的基础知识烷烃是一类饱和的烃，广泛存在于自然界中。它们的化学性质相对稳定，不易被强氧化剂氧化。烷烃的相对分子质量随着碳原子数的增加而逐渐增大。 𐟔 烷烃的物理性质状态：在常温常压下，碳原子数少于或等于4的烷烃是气态，而碳原子数大于4的烷烃是液态。溶解性：烷烃难溶于水，但易溶于有机溶剂，如苯和乙醚。密度：烷烃的密度一般比水小。 𐟔젧ƒ𗧃ƒ的化学性质氧化反应：烷烃可以与氧气发生燃烧反应，生成二氧化碳和水。取代反应：在光照条件下，烷烃可以与卤素单质发生取代反应。高温分解：烷烃在高温下可以发生C-C和C-H键的断裂。 𐟓 烷烃的命名命名原则：烷烃的命名遵循“长多近小”的原则，即选择最长的主链，并从靠近支链的一端开始编号。系统命名：对于结构相似的烷烃，采用系统命名法，并在名称中加上“烷”字。 𐟎ƒ𗧃ƒ的同分异构体同分异构体：结构相似但组成不同的化合物称为同分异构体。同分异构体的通式相同，但分子式不同。区分方法：通过比较支链的数量和位置来区分不同的同分异构体。 𐟓ˆ 烷烃的应用烷烃是石油和天然气的主要成分，广泛用于工业和日常生活中。例如，天然气的主要成分是甲烷（CH₄）。 𐟒ᠧƒ𗧃ƒ的思维导图使用思维导图软件，可以将烷烃的相关知识进行整理和归纳，方便复习和查阅。思维导图可以帮助你更好地理解和记忆烷烃的各种性质和反应。

乳香精油那些坑，你踩过吗？最近看了几篇关于乳香精油的科研报告，真是气得我牙痒痒。索马里和阿曼产的正宗乳香（Boswellia carterii），也叫卡氏乳香、卡塔尔乳香或阿拉伯乳香，其中优质的被称为“绿乳香”。这种乳香大概有三种化学类型，有机会再跟大家详细说说。不过，先看看这些数据吧，真是让人无语。实验室蒸馏的乳香精油和市售品相比，结果发现市售品几乎都被“污染”了（可能不是人为的），但有两个样品特别突出。不知道现在怎么这么多满嘴伪化学的人，稍微有点化学功底的看了都会头晕，问题还愈演愈烈，和骗子原料商一拍即合，拿着些毫无参考意义的“报告”走街串巷。这些乳香精油的科研结果就是最好的例子。什么精品成分主要成分含量多少？色谱图不管真假就是很好看。旋光异构体检测直接翻车，而且是离谱的那种翻车。比如上图中的F22和F23是实验室蒸馏的对照，F3和F12两个市售品展现出惊人的创意，侧柏烯、蒎烯、柠檬烯几种主要成分的旋光异构体比例与其他市售品甚至都大相径庭，完全是在毫无诚意地恶意行骗。难怪市面上会有油漆味、松节油味的乳香产品𐟤梀♀️。希望大家在购买乳香精油时能擦亮眼睛，别被那些看似专业的报告和漂亮的色谱图给骗了。

广州CIM平台：智慧城市的数字底座 𐟓š 广州CIM平台自2019年启动建设，融合了BIM、GIS等技术，构建了一个三维数字空间城市信息综合体，为智慧城市建设提供了强有力的支持。平台汇聚了多源异构数据，形成了智慧城市的基础平台，支持BIM模型轻量化入库，实现了历史现状规划、地上地下、室内外等多维可视化展示。目前，中心城区1300平方公里的三维现状模型已经建设完成，并且每年更新重点区域，保持数据的现势性。 𐟏—️ 广州建立了BIM模型自增长机制，施工图BIM审查系统自动汇集新建建筑模型至CIM平台。截至目前，平台已汇聚BIM单体2600多个，支持智慧楼宇、园区等应用。同时，探索低成本建模方式，计划每年对2500栋新建建筑建模，扩大CIM应用场景。 𐟔„ 广州CIM平台实现多源异构数据全市共享，完善CIM基础底座，支撑应用建设。推进业务协同应用，提升治理能力，助力城市高质量发展。 𐟚€ 应用探索，全生命周期覆盖白皮书详细探索CIM在规划、设计、建设、管理、运营全生命周期的应用，包括智能规划、多屏联动分析、三维数字化审查、工地智慧监管等，为城市精细化管理提供强大支持。 𐟌𑠤𚧤𘚥Ÿ𙨂𒯼Œ生态共建广州制定CIM产业发展顶层规划，拓展应用场景，打造产业集群。国企引领示范，支持企业创新，加强人才培养，共同推动CIM产业生态繁荣。 𐟒ᠥ𑕦œ›未来，挑战与机遇并存面对CIM平台发展挑战，广州将持续创新，深化应用，展望CIM在智慧城市建设中发挥更大作用，为中国式现代化广州实践贡献力量。

创意表达：从素材到作品的全过程解析很多同学在面对大量素材时常常感到无从下手，不知道如何将这些素材有效地结合起来，形成创意点。今天，我们来聊聊如何进行创意表达，让你的作品脱颖而出。 1⃣️明确主题：首先，你需要明确自己想要表达的主题。例如，我的主题是“文化的基因”，目的是传承中国传统文化，呼吁大家保护传统文化。主题要清晰，不要模棱两可。 2⃣️制作思维导图：在确定主题后，制作思维导图是关键的一步。例如，“文化”让我想到了佛像、传统雕塑、青花瓷、景泰蓝工艺、笔墨纸砚等；“基因”则让我想到了具体的基因、细胞等。 3⃣️搜索图片：根据思维导图，搜索各种图片，反复观看，确定想要结合的素材和画面的构图。 4⃣️绘制小稿：画出多张小稿，进行比较，保留构成感强、表达效果好的一张。注意，选择素材时要确保自己有能力表达出想要的效果，否则就是无效素材。 5⃣️串联素材：创意点存在于素材与素材之间的串联。例如，我这幅作品将持国天王雕像手中的琵琶以及景泰蓝器皿的器身替换成了一段基因。雕像的手部动作与基因的形态感相呼应，好似弹奏基因。可以根据同构或异构的原则进行素材间的串联，形成创意点。 6⃣️调整和完善：在完成作品雏形后，根据画面的构成和想要表达的内容与效果进行调整。这样的方法适用于每一个学校的设计科目考试，大家加油！

荣耀 Magic7系列搭载引领国产屏幕显示体验的8TLTPO屏幕，带来了行业唯一全域全天候数字人显示，不仅可以智能状态感知，还能实现人宠同框互动。荣耀首发AI超画质引擎，基于NPU异构计算架构，AI臻彩显示清晰度最大提升29%，AI超动态显示画面的动态范围提升至230%。作为业界唯一的全局全天候AI自然光绿洲护眼屏，首次实现了对自然光全维度模拟，带来硬件级圆偏振光护眼，实验数据表明叶黄素利用率提升52%，视疲劳降低16% 配置四颗5000万像素的摄像头；荣耀Magic7 Pro则搭载行业最高2亿像素的潜望长焦，拥有行业最大的1/1.4英寸长焦传感器以及行业最大主摄可变光圈。全新升级的荣耀AI驭光引擎带来了AI超清雅顾人像、鹰眼超级连拍以及舞台模式，打造出最强光影人像效果和最强手机抓拍能力，让用户随时随地可以驾驭光的瞬间，定格最重要的回忆。荣耀Magic7系列的AI魔法修图功能也非常酷炫，可圈选消除、智能扩图、变换风格，还有一键修复人像闭眼等 Magic7系列在首批搭载骁龙8至尊版的基础上，进一步采用了荣耀首发的全栈Vulkan图形引擎，可全面提升系统的图形性能，并降低系统功耗；为有效兼顾游戏的画质、帧率和温度，荣耀 Magic7系列带来了行业首个NPU+GPU异构计算架构以及领先行业的AI预测调度引擎。电池方面，荣耀 Magic7全系搭载行业最高10%硅含量的第三代青海湖电池，配备新一代荣耀都江堰AI电源管理系统和自研能效增强芯片HONOR E2，带来了引领行业的旗舰续航体验，同时通过行业首发的第三代三极耳技术，实现高硅电池快充天花板，支持100W有线充电和80W无线充电。 Magic7支持北斗卫星短信；荣耀 Magic7 Pro搭载了AI卫星通话降噪的天通卫星通信，能让用户纵享通信自由。同时搭载这两个功能也能够在户外活动中多一种安全保障！

适合大学设计课程的美育节目推荐 NHK有一档经典的设计节目，虽然面向儿童，但视角独特，充满启发，让人赞不绝口。每一集都邀请到重量级设计师，如深泽直人、仲条正义、祖父江慎、伊东丰雄等，通过他们的讲解，揭示设计的秘诀。仔细观看会发现，很多内容与现在大学设计课程中的方法非常相似，比如图形语义、同形异构，以及各种图案组合排列的技巧和美学。例如，封面上的这张图片就是对日语中常见的“あ”这一语气词进行意象提取，通过不同的绘画方式表现，如点状构成、水彩、材质肌理等。整体氛围轻松愉快，适合在消遣中学习。如果你对设计感兴趣，不妨去看看，绝对会有收获！

硫辛酸：减脂抗糖抗氧化的隐藏宝藏硫辛酸，这个抗氧化界的新星𐟌Ÿ，最近引起了不小的关注。它在减脂和降血糖方面的表现尤其亮眼，值得深入了解𐟧。 𐟔 硫辛酸是什么？硫辛酸（硫辛酸或硫辛酸）是人体自然产生的，主要功能是将葡萄糖转化为能量。它还具有抗氧化作用，能够中和有害的自由基，这些自由基被称为“氧化应激”的罪魁祸首。硫辛酸还能在其他抗氧化剂如维生素C和E之后再生，进一步保护细胞。 𐟒ꠧ᫨𞛩…𘧚„作用糖尿病与周围神经病变：硫辛酸有助于缓解糖尿病患者的神经病变症状。减脂：它对减脂有显著效果，帮助身体燃烧脂肪。肝病：硫辛酸对肝脏健康也有积极影响。阿尔兹海默症：研究表明，它对预防阿尔兹海默症有一定的作用。 𐟓 剂量建议硫辛酸的剂量范围很广，制造商建议的每日服用量从30毫克到1,200毫克不等。剂量取决于你追求的效果（详见☝️图）。 𐟔„ R型与R+S混合型的区别如果没有特别标注，产品通常是R+S混合型。R型是天然形式的异构体，而R+S混合型虽然包含两种形式，但R异构体的剂量相当于混合异构体的两倍。 ⚠️ 注意事项餐前至少30分钟或餐后至少2小时服用。大剂量服用可能会引起胃灼热和恶心。由于尿液中含有硫，使用硫辛酸可能会导致尿液产生强烈的气味𐟤”。硫辛酸作为一个多功能的营养素，不仅在减脂和抗糖方面表现出色，还在抗氧化和保护细胞健康方面发挥着重要作用。记得在医生的指导下使用，并注意剂量和服用时间哦！

专栏内容推荐

2008 x 792 · png
异构图神经网络模型相关进展 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

720 x 412 · png
从GCN到RGCN，从同构图到异构图 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1194 x 349 · jpeg
异构图神经网络用于推荐系统问题（ACKRec，HFGN）_异构图神经网络推荐系统-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

240 x 183 · png
【异构图笔记，篇章1】RGCN:Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
648 x 375 · png
异构图 Heterogeneous Graph Neural Networks-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2180 x 926 · png
Facebook | 可扩展的异构图神经网络 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

419 x 216 · png
同构图与异构图_同构图和异构图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
535 x 609 · png
百度7天GNN学习-异构图实战_边异构gnn-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1692 x 776 · png
异构图神经网络 RGCN、RGAT、HAN、GNN-FILM + PyG实现 | AI技术聚合
素材来自:aitechtogether.com

1200 x 773 · png
Introduction to Graph Convolutional Networks (GCN) | by Dilini Karunarathna | Medium
素材来自:dilinikarunarathna.medium.com
1896 x 816 · png
异构图神经网络模型相关进展 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

855 x 1000 · gif
一种基于异构图神经网络模型进行预测的方法和系统与流程
素材来自:xjishu.com
2667 x 1500 · jpeg
异构图神经网络笔记-Heterogeneous Graph Neural Network-KDD19 - LeonYi - 博客园
素材来自:cnblogs.com

834 x 588 · png
PyG创建自定义异构图Heterogeneous Graphs数据集_pyg构造异构图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
513 x 431 · png
【异构图-＞精读】Heterogeneous Graph Attention Network-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

625 x 449 · png
异构图中节点的分类/回归 - monster-little - 博客园
素材来自:cnblogs.com
2667 x 1500 · jpeg
异构图神经网络笔记-Heterogeneous Graph Neural Network-KDD19 - LeonYi - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1000 x 1202 · jpeg
异构图神经网络相关资料 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1169 x 629 · png
异构图注意力网络Heterogeneous Graph Attention Network ( HAN )-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

602 x 269 · png
【图神经网络】使用DGL入门异构图神经网络-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

890 x 538 · png
DGL创建异构图_dgl 异构图全部点类型-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1724 x 1170 · jpeg
基于异构图的Android恶意软件检测方法及装置
素材来自:xjishu.com

1022 x 705 · png
异构图multi-relationship模型--GATNE - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
753 x 511 · png
具体来说，采样的步骤如下：
素材来自:csdn.net

2480 x 1860 · jpeg
异质同构_VVwdw-站酷ZCOOL
素材来自:zcool.com.cn
1231 x 794 · jpeg
探究同构图与异构图：图论中的相似与差异_异构图是完全不同吗?-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1920 x 1080 · png
【HAN】异构图注意力神经网络_han中注意力头数对acc有影响吗-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1210 x 322 · jpeg
【DGL教程】第1章图(Graph) | Zhao Zhengyang
素材来自:zzy979.github.io

1913 x 1089 · png
【HAN】异构图注意力神经网络_han中注意力头数对acc有影响吗-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
555 x 448 · png
[图] 这幅壁画采用了叙事性异时同图的构图方式。... - 上学吧找答案
素材来自:shangxueba.com

312 x 170 · png
异构图神经网络分析：技术、评估和应用综述,Artificial Intelligence Review - X-MOL
素材来自:x-mol.com
1229 x 1616 · png
显异同构｜异影同构｜置入同构｜肖形同构|空间|其他空间|梁巧艳剪纸 - 原创作品 - 站酷 (ZCOOL)
素材来自:zcool.com.cn

1961 x 998 · png
知识图谱-生物信息学-医学顶刊论文(Briefings in Bioinformatics-2022)：基于异构图GCN和GAT的DTI预测_知识图谱顶刊论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

583 x 141 · jpeg
异构图 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

550 x 456 · jpeg
异构图 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)