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机器学习的图形信号处理
大规模结构化数据（尤其是与网络和图形等复杂领域相关的数据）的有效表示、处理、分析和可视化是现代机器学习的关键问题之一。图信号处理 (GSP) 是信号处理模型和算法的一个活跃分支，旨在处理图形支持的数据，它为应对这一挑战开辟了新的研究途径。在本文中，我们回顾了 GSP 概念和工具（例如图形过滤器和变换）对新型机器学习算法开发的一些重要贡献。具体来说，我们的讨论集中在以下三个方面：利用数据结构和关系先验、提高数据和计算效率以及增强模型的可解释性。此外，我们为 GSP 技术的未来发展提供了新的视角，这些技术可能成为应用数学和信号处理与机器学习和网络科学之间的桥梁。这些不同学科之间的相互影响可能有助于解决现代复杂数据分析的诸多挑战。
量子图形语言的秘诀
量子计算最常见的形式化是电路模型，这是一种表示二维希尔伯特空间中酉矩阵的图解语言，有关简介请参阅 [20]。量子过程的验证需要量子电路的健全完备的方程理论，即通过生成器和关系对酉矩阵的完整表示。这是一个众所周知的难题。通过放宽酉性条件并允许所有线性映射，人们发现了至少三种不同的完整方程理论。ZX 演算在 [4] 中被引入，并被设计为范畴量子力学程序的一部分。它依赖于两个互补可观测量之间的相互作用。ZX 演算已被证明是一种推理量子过程的良好语言 [7, 11]。然而，寻找一套使其完整的规则已经开放很长时间，部分解决方案 [15] 涉及二级图形语言：ZW 演算 [12,5]。该演算建立在两个三部分纠缠类（GHZ 和 W 状态）之上，揭示了新的结构。后来又引入了另一种完整的图形语言，即 ZH 演算 [1]，其灵感来自超图状态。与量子电路相比，这三种语言有一个重要的优势。流程和矩阵不仅仅用图表示，还要用图表示（因此称为图形语言）。同构图表示相同的量子演化。这一特性嵌入在“只有拓扑重要”范式中。这是一个微妙的特征：通常的图形语言（如量子电路）从给定的一组原语（通常是量子门）开始，输入和输出的概念对于这些原语来说很重要。当仅拓扑重要时，人们可以很容易地将输入切换到输出，反之亦然。
冷湖市图形标准手册
范围 无论何时使用冷湖市、冷湖能源中心或冷湖和地区 FCSS 徽标或名称，都必须符合本手册中设定的标准。由于每种通信媒介都具有视觉识别含义，因此这些图形标准将适用于以下内容：印刷材料：宣传册、手册、报告封面、文件夹、报纸广告等。电子产品：网站、电子文档、电子邮件签名等。促销和特色商品：名牌、横幅、帽子等。可以出现徽标的产品和特色商品范围是无限的。常用印刷和电子产品（备忘录、传真封面、信头、 PowerPoint 演示文稿等）的模板可供员工使用，因此，降低了徽标被滥用的风险并确保所有材料具有一致的外观和感觉。为冷湖市创建的任何文档在印刷前都需要获得通讯协调员的批准。
图形人工智能的优点和缺点
成为各行各业的热门词汇，平面设计行业也不例外。平面设计涉及各个领域。对于设计行业的许多部门，包括虚拟游戏、网页设计、应用程序设计等，人工智能已成为可靠且值得信赖的来源。本研究的目的是分析人工智能的需求及其在设计领域的方式。本文讨论了平面设计应用程序在人工智能上运行的内容，以及机器学习算法是否与平面设计师一样具有创造力。它包括有关它如何帮助设计师的详细信息，以及人工智能对整个平面设计业务的影响。相反，它还处理了一些关于人工智能接管的误解，以及人工智能炒作如何围绕不断变化的工作需求发挥作用。
通过光学和纳米图形光刻
摘要：氧化锆（ZRO 2）是一种良好且有前途的材料，由于其出色的化学和物理特性。在用于腐蚀保护层，磨损和氧化的涂料中，在光学应用（镜像，滤波器）中用于装饰组件，用于反伪造的解决方案和医疗应用。ZRO 2可以使用不同的沉积方法（例如物理蒸气沉积（PVD）或化学蒸气沉积（CVD））作为薄膜获得。这些技术是掌握的，但由于固有特性（高熔点，机械和耐化学性），它们不允许对这些涂层进行微纳米结构。本文描述的一种替代方法是Sol-Gel方法，该方法允许使用光学或纳米图形印刷术的无物理或化学蚀刻过程的ZRO 2层进行直接微纳米结构。在本文中，作者提出了一种完整且合适的ZRO 2 SOL-GEL方法，允许通过光学或纳米IMPRINT光刻来实现复杂的微纳米结构，以实现不同性质和形状的基材（尤其是非平面和箔材料的底物）。通过掩盖，胶体光刻和玻璃和塑料底物以及平面和弯曲的底物，通过掩盖，胶体光刻和纳米图光刻来呈现ZRO 2 Sol-Gel的合成以及微纳米结构过程。
图形解释的介绍：条形图
第1部分：图的基本要素是什么？完成图表时，您正在创建数据的可视化表示形式，以便更容易理解。需要包含在图中的某些元素由首字母缩写“ T.A.I.L.S.”表示。 t：标题 - 每个图都需要与观众传达图形整体所代表的内容。a：轴 - x轴和y轴在图上表示什么？I：间隔 - 每个轴必须具有均匀间隔的间隔。l：标签 - 每个轴都需要出现标签，如果包含多条线，则为每行。s：比例 - 通过在每个轴上使用适当的比例，应在图像上均匀间隔数据。在大多数情况下，请记住，X轴将代表自变量，Y轴将代表因变量。为什么这样做很重要？
11-741/11-441与图形的机器学习
●本课程分别列为11-741（研究生12个单位）和11-441（本科生的9个单位）。●11-741名学生必须完成所有5份家庭作业，并在期中和期末考试中回答所有问题。●11-441名学生必须在总共5个家庭作业（通过自己的选择）和70％的考试问题（通过自己的选择）中进行4分。如果本科生选择做更多的家庭作业，我们将在最终的HW分级中使用最优秀的4分。同样，如果本科生选择做更多的考试问题，我们将使用考试评分中70％最佳回答问题的分数。●详细的作业描述如下： - HW1。实施神经网络（CNN和RNN）进行二进制分类，并在Yelp评论数据集中使用单词嵌入，并使用TensorFlow或Keras等软件。> HW2。实现Yelp评论的多类分类的软马克斯逻辑回归，并通过损失函数的梯度推导。- HW3。实施Pagerank，个性化的Pagerank和查询敏感的Pagerank方法，用于网页流行度分析并评估其在Citeeval数据集中的检索性能。> HW4。实现图形神经网络（GNN）模型，用于SIMI监督节点分类，链接预测和图形分类。> HW5。知识图推理；带有transe的节点。
用变异适配器改善夹子的零弹性概括
摘要。预先训练的视觉模型（VLMS）的出色概括能力使下游零镜头任务的微调VLM是流行的选择。尽管在基础类的专业性中取得了令人鼓舞的表现，但大多数现有的微调方法都遭受了新颖类的特征混乱，导致不满意的可转移性。为了解决这个问题，我们提出了一种称为基于及时的变分适配器（PVA）的分裂和争议方法，该方法通过分开基础和新样本来明确减少预测偏差。指定，我们设计了两个具有可学习的文本令牌的变异适配器，以使共享潜在空间中每种模态的潜在表示。一旦受过训练，我们就可以使用潜在特征的相似性度量，即将混乱任务转换为两个独立的样本（一个用于基本类别，另一个用于新颖的类别）。此外，为了提高新颖类的可传递性，我们通过残留连接进一步完善了具有全局特征的学习适配器的输出特征。我们对广义零射门学习和交叉传输的学习进行了广泛的实验，以证明我们的方法的优势，并在四个流行的基准上建立新的最先进的方法。
