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来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
芯片放置加速度的图形信号处理的功能
放置是一项至关重要的任务，在VLSI物理设计中具有高计算复合物。现代的分析贴花将放置目标作为非线性优化任务，遭受了长时间的迭代时间。为了加速和增强放置过程，最近的研究转向了基于深度学习的方法，尤其是利用图形卷积网络（GCN）。但是，由于电路放置的复杂性涉及大规模的单元格和特定于设计的图形统计，因此基于学习的位置需要时间和数据消耗的模型培训。本文提出了礼物，这是一种无参数的技术，用于加速位置，植根于图形信号处理。礼物擅长捕获电路图的多分辨率平滑插图，以生成优化的放置解决方案，而无需进行耗时的模型训练，同时显着减少了分析放置器所需的迭代次数。实验结果表明，礼物可显着提高放置效率，同时达到竞争性或卓越的性能与最先进的垫片相符。，与
通过图形卷积网络通过深层潜在位置模型聚类
随着个体通过数字平均值的显着相互作用的显着增加，图中节点的聚类已成为分析大型和复杂网络的一种基础方法。在这项工作中，我们提出了深层的位置模型（DEEPLPM），这是一种端到端的生成聚类方法，将广泛使用的潜在位置模型（LPM）与图形卷积网络（GCN）编码策略相结合。此外，还引入了一种原始估计算法，以通过变异推理和使用随机梯度下降进行图形重建来整合后聚类概率的明确优化。在模拟场景上进行的数值实验突出了DeepLPM自养生的能力，以选择簇数量的较低限制，这表明其聚类能力与最先进的方法相比。最后，DEEPLPM进一步应用于Merovingian Gaul的教会网络和引文网络Cora，以说明探索大型且复杂的现实世界网络的实际兴趣。
职位名称：研究助理（3D计算机图形，3D计算机视觉）
研究助理有望协助团队解决基本的研究和工程问题，支持顶级计算机视觉和计算机图形会议（CVPR，ECCV，ICCV，Siggraph）和期刊（TPAMI，IJCV）的出版物。其他责任包括支持研究生或本科生进行技术实施以及参与其他研究活动，例如阅读小组，研讨会组织等。
Phishgnn：使用图形神经网络的网络钓鱼网站检测框架
在互联网时代，恶意URL是对网络用户的综合威胁。网络钓鱼的目的是通过用fal的界面欺骗受害者来窃取敏感信息。在网站网站的情况下，攻击者通常试图模仿社交媒体，银行和电子商务网站等知名且广泛使用的服务。这种欺骗的网站通常是用与原始站点相同的代码库构建的，这可能会使它们很难瞥见。值得庆幸的是，可以使用许多其他指标来区分良性和网络钓鱼网站。例如，大多数网络钓鱼URL往往很长，具有多个子域和特殊特征。域通常托管在可疑的主机上，并使用非信任当局进行的安全套接字层（SSL）认证。自从这些攻击开始时，已经实施了许多系统来试图克服它们。其中一些实现使用传统技术，例如黑名单或URL词汇特征的分析。否则，黑名单遭受了多种缺点，例如需要更新的人类援助和缺乏详尽的缺点。此外，它们不能用于看不见和隐藏的URL。其他技术利用机器学习将模型训练以基于许多示例来策划网站（Sahoo等，2017）（Benavides等，2020）。但是，在大多数方法中，网站的超链接结构尚未解决。
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。
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
图形产品和测量等效性：分类，刚性和定量方面
我们从测量组理论的角度研究组的图形产品。我们首先建立了无限无限群体的图形产物的完整度量等效性分类，而无需转介且没有部分共轭。这发现了其分类的应用，直到相应性，以及同构和对其自称群体的研究。我们还得出了与图形产品的概率测量作用相关的von Neumann代数的结构特性。对等效分类语句的变体对定义图的假设更少。我们还提供了量化等效分类定理的量化版本，该版本可以跟踪相关的共体的整合性。作为一种应用，我们解决了大型右角Artin组的定量轨道等效性的反问题。然后，我们建立了几个刚性定理。首先，本着monod – shalom的工作精神，我们在施加了额外的真人性假设的情况下，实现了概率衡量图形产品的概率衡量作用的刚性。第二，我们在定义图和顶点组上建立了足够的条件，以确保图形g在无扭转组之间的测量等效性（从某种意义上说，每个无扭转的可计数组H均等效于G，实际上是G）。使用Higman组作为顶点组的变化，我们构建了一个刚性的组的第一个示例，该组是在无扭力组中刚度刚性的，但在准等级分析中却不是。
具有超导码头的图形稳定器的耗散动力学
我们在实验和数字上研究多部分纠缠状态的嘈杂演化，重点是通过云访问的超导量设备。我们发现，动力学的有效模式需要一个由随机电荷 - 偏向波动引起的连贯频移。我们介绍了一种方法，该方法使用扩展的马尔可夫环境建模了电荷 - 比值拆分。这种方法在数十个量子位上是可扩展的，使我们能够有效地模拟某些大型多Quipit状态的耗散动力学。探测越来越大，更复杂的初始状态的连续时间动力学，在环形状态下，最多12个耦合量子量，我们获得了实验和模拟的良好一致性。我们表明，基本的多体动力学会产生稳定器的衰减和复兴，这些动力在量子误差校正的背景下广泛使用。此外，我们使用定制的动力学去耦序列来证明两数Qubit的相互作用（串扰）的缓解。我们的噪声模型和数值方法对于提高对误差纠正和缓解的理解并邀请进一步研究其动态可能是有价值的。
2024 PCOM图形样式指南
希望使用商标PCOM徽标或WordMark的学生群体必须与组名称一起使用。例如，儿科俱乐部的一件衬衫会在PCOM徽标或PCOM Wordmark上说“ PCOM儿科俱乐部”。PCOM火焰徽标是我们的首选，是我们的主要标记，但是可以使用工作标志和铭牌。必须由学生事务办公室授予许可。营销和传播办公室将有助于制作徽标，但必须由学生事务办公室或教师顾问的工作人员完成并批准营销和通信工作请求。