当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

异构图最新娱乐体验_异形异构绘画图(2024年12月深度解析)

内容来源：批发价SEO所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

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。

𐟚€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。

联邦学习与图神经网络的融合创新 𐟌 最近有不少小伙伴在问，图神经网络和联邦学习结合起来会有什么神奇的效果。今天我们就来聊聊这个话题，看看它们到底能碰撞出怎样的火花。 𐟌Ÿ 隐私保护的GNN联邦学习框架联邦学习的一大优势就是能在保护数据隐私的同时进行模型训练。今年的研究中，专门针对图神经网络（GNN）的隐私保护机制被开发出来。比如，通过引入差分隐私或同态加密技术，可以在不直接访问原始图数据的情况下训练GNN。这对处理敏感信息（如医疗数据或社交网络数据）尤为重要。这些技术使得在多个参与者之间共享模型更新成为可能，同时确保了个人数据的隐私安全。 𐟓‰ 通信效率优化的联邦GNN 在联邦学习中，由于需要在多个节点间进行通信，优化通信效率是一个重要的研究方向。针对GNN的联邦学习，一些研究专注于减少模型更新的大小，从而降低通信成本。例如，通过模型剪枝、量化或使用知识蒸馏技术，可以显著减小模型更新的数据量。此外，开发了更高效的通信协议，使得在保持模型性能的同时，减少了所需的通信轮次。 𐟌 联邦学习中的GNN异构图处理在联邦学习环境中处理异构图是GNN的一个挑战。最近的研究提出了适用于联邦学习的异构图神经网络模型，能够有效处理分布在不同节点的异构图数据。这些模型能够学习不同类型的节点和边上的复杂关系，并在联邦学习框架下实现有效的信息融合。这对于多领域协作和跨域知识学习非常有用。 𐟌 跨域GNN的联邦迁移学习为了提高联邦GNN模型的泛化能力，研究探索了跨域迁移学习技术。这些技术使得在一个域中训练的GNN能够适应到另一个域，即使后者的数据分布可能有显著不同。例如，通过联邦迁移学习，可以将在一个地区的社交网络数据上训练的GNN模型迁移到另一个地区，而无需直接访问该地区的数据。这种方法在提升模型适应新领域的能力方面显示出潜力，特别是在数据分布非均匀的联邦学习环境中。这些创新点不仅提升了图神经网络和联邦学习的性能，还为多领域协作和跨域知识学习提供了新的可能性。未来，我们期待看到更多这样的融合创新，为人工智能领域带来更多突破。

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。

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！

三星（中国）半导体有限公司取得实现基于异构模型图的深度神经网络模型的方法和装置专利

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！

如何区分外消旋体、内消旋体和对映异构体？在有机化学中，旋光异构体的概念常常让同学们感到困惑。今天我们来详细讲解一下外消旋体、内消旋体、对映异构体和非对映异构体的区别。 1️⃣ 外消旋体：当等量的左旋体与右旋体混合时，我们称之为外消旋体。简单来说，就是两种旋光异构体的混合物。 2️⃣ 内消旋体：分子中含有两个或多个手性碳原子，但由于分子中的对称因素（如对称面），导致整体无旋光性。这种分子被称为内消旋体。重要的是，内消旋体是一个单一的分子，而不是两种分子的混合体系。 3️⃣ 对映异构体：如果两个分子关于某个平面（镜面）对称，那么它们互为对映异构体。例如，图2中的(I)和(Ⅱ)，或(Ⅲ)和(IV)。 4️⃣ 非对映异构体：当两个分子不是实物和镜像的关系时，它们被称为非对映异构体。例如，图2中的(I)和(Ⅲ)，或(Ⅱ)和(IV)。如果对映异构体和非对映异构体的图示不太清楚，可以参考汪小兰有机化学第五版的第91页哦！𐟓š 希望这些信息能帮助你更好地理解有机化学中的旋光异构体概念！𐟎“

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！

「荣耀MagicOS」9.0正式发布，这次荣耀再次将系统级AI推向一个新的高度 ①YOYO智能体全新升级，支持手机端的自动驾驶，一句话点餐、一句话取消自动续费、一句话发文件等等 ②灵动胶囊全新升级，支持导航常驻，就诊叫号提醒等等，任意门全新升级，支持指关节圈搜，繁琐日程等等都可以一键导入 ③相册、笔记、文件的AI功能全新升级，新增会议纪要、智慧摘要，文档问答等等 ④桌面个性化全面升级，支持图标颜色、图标圆角、图标摆放位置的自定义，同时还支持语音助手一键换主题。新增“荣耀数字人”，拥有智能状态感知，不同场景在锁屏界面拥有不同的动态展示 ⑤全面引入新的图形引擎，在重载场景下加载更快，功耗更低，续航时长提升35.7%，新增150+场景动效 ⑥隐私方面全面升级，支持全生命周期的数据保护，支持检测视频通话换脸检测等主动防护 ⑦荣耀信任环再升级，自组网能力、异构组网能力和跨设备安全协同能力提升，可以直接投屏到汽车大屏、电视大屏、电脑大屏等等

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)