本文档介绍了消息传递接口 ( MPI ) 标准 3.0 版。MPI 标准包括点对点消息传递、集体通信、组和通信器概念、进程拓扑、环境管理、进程创建和管理、单边通信、扩展集体操作、外部接口、I/O、一些杂项主题以及分析接口。定义了 C 和 Fortran 的语言绑定。从历史上看,标准的发展历程是从 MPI-1.0(1994 年 6 月)到 MPI-1.1(1995 年 6 月 12 日),再到 MPI-1.2(1997 年 7 月 18 日),其中包含一些说明和补充,并作为 MPI-2 文档的一部分发布;再到具有新功能的 MPI-2.0(1997 年 7 月 18 日);再到 MPI-1.3(2008 年 5 月 30 日),由于历史原因,将文档 1.1 和 1.2 以及一些勘误表文档合并为一个合并文档;再到 MPI-2.1(2008 年 6 月 23 日),合并了以前的文档。版本 MPI-2.2(2009 年 9 月)添加了其他说明和七个新例程。此版本 MPI-3.0 是 MPI-2.2 的扩展。
生成的3D部分组装涉及了解零件关系,并预测其6-DOF姿势,用于组装逼真的3D形状。先前的工作通常集中在各个部分的几何形状上,忽略了整个物体的零件。利用两个关键的观察:1)超级部分姿势提供了有关零件姿势的强烈提示,而2)由于较少的超级部分,预测超级零件的姿势更容易,我们提出了一个零件 - 整个层次结构消息传递网络,以实现有效的3D零件组件。我们首先通过在没有任何语义标签的情况下对几何相似部分进行分组,从而引入超级零件。然后,我们采用零件整体的层次编码器,其中超级零件编码器预测基于输入部分的潜在超级零件姿势。随后,我们使用潜在姿势转换点云,将其馈送到零件编码器中,以汇总超级零件信息和有关零件关系的推理以预测所有部分姿势。在培训中,仅需要地面零件姿势。在推断期间,超级零件的预测潜在可增强可解释性。Partnet数据集上的实验结果表明,我们的方法可以部分地达到最新的功能和连接精度,并实现可解释的层次结构组件。代码可在https://github.com/pkudba/3dhpa上找到。
摘要 - 仇恨,骚扰和其他形式的在线虐待造成的危害增加,促使主要平台探索等级治理。这个想法是允许社区指定的成员承担节制和领导职责;同时,成员仍然可以将问题升级到平台。但是,这些有前途的方法仅在社区内容公开对平台的明文设置中进行了探索。目前尚不清楚如何在利用端到端加密(E2EE)消息传递隐私的大量在线社区中实现层次治理。我们提出了私人层次治理系统。这些应该使社区治理能够与明文设置相似的社区治理,同时保持未报告的内容和治理行动的加密隐私。我们设计了第一个这样的系统,采用了一种分层方法,该方法在加密消息协议之上添加了治理逻辑;我们展示了如何扩展消息层安全性(MLS)协议su ffi ces,以实现丰富的治理策略。我们的方法使开发人员能够快速原型新的治理功能,从称为Polypectkit的明文系统中获得灵感。我们构建了一个名为MLSGOV的原型E2EE消息传递系统,该系统支持基于内容的社区和平台审核,选举社区主持人,投票以删除虐待用户等等。
私人消息平台为窃听窃听提供了强有力的保护,但恶意用户可以使用隐私来掩盖滥用和错误信息。试图确定私人平台上错误信息的来源,研究人员提出了探测用户报告消息来源(CCS '19,'21)的机制。不幸的是,初始提案考虑的威胁模型允许单个用户妥协另一个用户的效率,该用户的合法内容报告用户不喜欢。最近的工作试图通过要求阈值数量的用户报告消息来确定其起源(NDSS '22)来减轻这种副作用。但是,最先进的计划需要引入新的概率数据结构,并且仅实现“模糊”阈值保证。更重要的是,可以识别出未报告消息的来源的误报。本文介绍了一种新的阈值源跟踪技术,该技术允许私人消息平台在第三方主持人的合作下,以使用精确阈值和没有误报的阈值报告方案操作阈值报告方案。与先前的工作不同,我们的技术不需要修改标准源跟踪方案的消息传递过程,仅影响滥用报告程序,并且不需要调整概率数据结构。
早在俄罗斯入侵乌克兰之前,即时通讯应用 Telegram 在乌克兰和俄罗斯就很受欢迎。然而,自 2022 年 2 月 24 日(俄罗斯入侵开始)以来,它的订阅用户数量大幅增加,甚至成为乌克兰的主要通讯和新闻来源。在这项探索性研究中,我们分析了乌克兰(@UkraineNow——乌克兰政府的官方频道,以及@V_Zelen-skiy_official——乌克兰总统泽连斯基的官方频道)和俄罗斯(@rt_russian——新闻网络 RT 的官方频道)的 Telegram 频道,以辨别此次入侵期间帖子的内容。我们对总共 37,172 个帖子的分析表明,虽然@UkraineNow 特别用于传播与入侵相关的新闻,但@rt_russian 只是 RT 的延伸,而 RT 是亲克里姆林宫宣传和虚假信息生态系统的一部分。然而,泽连斯基选择了一种完全不同的方法:他利用自己的 Telegram 频道鼓励乌克兰人并获得世界的支持。当前的冲突正处于关键时刻,我们及时的研究旨在确定两国政府如何利用 Telegram 作为信息战的武器,以及这对当地有何影响。
摘要 —本文旨在在非欧几里得空间中统一空间依赖性和时间依赖性,同时捕捉交通数据的内部时空依赖性。对于具有拓扑结构的时空属性实体,时空是连续且统一的,而每个节点的当前状态受其邻居在不同时间段内的过去状态的影响。大多数用于交通预测的时空神经网络在处理过程中分别研究空间依赖性和时间相关性,严重损害了时空完整性,并且忽略了节点邻居的时间依赖周期可能延迟且动态的事实。为了模拟这种实际情况,我们提出了一种新颖的时空图神经网络 TraverseNet,将空间和时间视为一个不可分割的整体,以挖掘时空图,同时通过消息遍历机制利用每个节点不断发展的时空依赖性。消融实验和参数研究验证了所提出的 TraverseNet 的有效性,详细实现可从 https://github.com/nnzhan/TraverseNet 找到。
加热泵HVAC比炉子或锅炉高得多,炉子或锅炉的效率更高,通过供暖和冷却,能量恒星认证的热泵可为全年节省。节省最多$ 2000的税收抵免,然后访问energystar.gov/homesavings,以获取额外的公用事业/州折扣以及折扣和资格。智能恒温器虽然智能恒温器本身并没有使用太多能量,但它是能量之星Home升级的重要组成部分,因为它控制了使用大量能量进行加热和冷却的设备。对您如何控制温度设置的方式很聪明,将有助于您节省金钱并在家里保持舒适。智能恒温器可让您从智能设备(电话,平板电脑或计算机)控制房屋的加热和冷却温度设置。它使用
系统需要。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.13硬件收购。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.13安装SMG。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.14 SLES OS修改要求。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.17配置SMG。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.19后安装任务。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.26在安全消息传递网关服务器上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.26在电子邮件服务器上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.29将其他服务器安装到现有网络中。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.30概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.30设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.30设置多租户系统。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.33确保SMG Web UI。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.33自定义登录屏幕。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.35
图对比学习(GCL)在图表示学习中表现出了显著的功效。然而,先前的研究忽略了在使用图神经网络(GNN)作为节点级对比学习的编码器时出现的内在冲突。这种冲突属于图神经网络的特征聚合机制与对比学习的嵌入区分特性之间的部分不协调。理论上,为了研究冲突的位置和程度,我们从 InfoNCE 损失的梯度角度分析了消息传递的参与。与其他领域的对比学习不同,GCL 中的冲突是由于在消息传递的方式下,某些样本同时对正向和负向的梯度有贡献,这是相反的优化方向。为了进一步解决冲突问题,我们提出了一个称为 ReGCL 的实用框架,它利用 GCL 梯度的理论发现来有效地改进图对比学习。具体而言,在消息传递和损失函数方面设计了两种基于梯度的策略来缓解冲突。首先,提出了一种梯度引导结构学习方法,以获得适应对比学习原理的结构。其次,设计了一种梯度加权的 InfoNCE 损失函数来降低高概率假阴性样本的影响,特别是从图编码器的角度来看。大量实验证明了所提出的方法与各种节点分类基准中最先进的基线相比具有优越性。
量子低密度平价检查代码的固有退化性对它们的解码构成了挑战,因为它大大降低了经典消息传播解码器的错误校正性能。为了提高其性能,通常采用后处理算法。为了缩小算法解决方案和硬件限制之间的差异,我们引入了一种新的后处理后处理,并具有硬件友好的方向,从而提供了与最新艺术技术相关的错误校正性能。所提出的后处理,称为校验,灵感来自稳定器的启发,同时大大减少了所需的硬件资源,并提供了足够的灵活性,以允许不同的消息时间表和硬件体系结构。,我们对一组帕累托架构进行了详细的分析,这些帕累托架构在延迟和功耗之间具有不同的权衡,这些分析源自FPGA董事会上实施的设计的重新分析。我们表明,可以在FPGA板上获得接近一个微秒的延迟值,并提供证据表明,对于ASIC的实现,可以获得较低的延迟值。在此过程中,我们还揭示了最近引入的T覆盖层和随机层调度的实际含义。