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通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
社区经济分析：操作手册
附录................................................................................................................................45 赖利定律...................................................................................................................45 贸易区捕获率..............................................................................................................47 拉动因素...................................................................................................................49 潜在销售额................................................................................................................50 区位商......................................................................................................................51 人口就业率.............................................................................................................53 移位份额......................................................................................................................54 国家增长成分.............................................................................................................54 产业结构成分............................................................................................................56 竞争份额成分............................................................................................................57 就业乘数............................................................................................................................58 收入乘数............................................................................................................................59
原创文章 术中计算机断层扫描仪在现代神经外科手术中的作用——早期经验
然而，导航的重大限制在于假设大脑和颅骨是刚性结构[6,5,23]，但在手术过程中，由于 Kelly 等人 [8] 在 1986 年描述的脑移位现象，这限制了外科医生在术前图像和术中解剖结构之间能够实现的关联。 [14] 这是由于脑组织扭曲造成的，有几项研究记录了脑组织的手术操作、组织肿胀和脑脊液流失以及脑牵开器的使用 [4,13,17] 是造成这种与时间相关的动态时空事件的原因。 [25] 这会导致导航系统中的图像不正确，并可能使手术不准确。 脑移位现象可能发生在皮层和深层脑结构中 [5]，这可能导致大脑重要区域的损伤，例如在胶质瘤手术中。 [28] 外科界尚未就导航本身是否能够改善手术结果达成共识，但认识到需要一个更准确的解决方案，而这一解决方案可以通过术中成像方式提供的实时图像来解决。
微波元件
Thermopad ® 系列................................................................ 简介 1 Thermopad ® 系列............................................... 一般规格 2-4 标准.....................................................................................TVA 5 标准微型..............................................................................MTVA 6 宽带.....................................................................................WTVA 7 K 波段......................................................................................KTVA 8 Q 波段......................................................................................QTVA 9 AN 系列.............................................................AN11、AN7、AN5、AN3 10-11 宽带和电缆.............................................................................CTVA 12 扩展移位.............................................................................ETVA 13 同轴.........................................................................................专用 14 高可靠性.............................................................................HRT 15 高可靠性微型.............................................................................HRM 16
薄膜光学涂料用于个性化医疗保健监控
Viavi技术非常适合要求需要高对比度性能，波长敏捷性和24/7可靠性的应用。我们获得专利的低角度移位（LAS）带通滤波器实现仪器微型化并改善信号收集。Viavi工程扩散器®在具有有效的光管理的类均匀照明光束中生成最佳。我们耐用的晶圆级图案涂料正在实现新型生物传感器和连续的医疗保健监测设备。
经导管主动脉生物假体脱位
方法与结果：在 176 例接受 CRS 假体 TAVI 的连续患者中，7 例（3.9%）发生急性瓣膜脱位。对发生该并发症的患者的脱位机制和临床结果进行了全面分析。根据潜在机制，所有假体移位病例分为以下三类：1) 瓣膜植入后立即意外脱位（n=1；14.3%）；2) 在圈套操作过程中脱位，以将 CRS 假体（下边缘 >10 毫米）重新定位在主动脉环下方，并伴有血流动力学显着的反流（n=4；57.1%）； 3) 故意脱位，使用圈套手法进行，以应对冠状动脉口受损或严重假体漏气的情况，因为该装置部署得较高，密封性不佳，且存在瓣膜钙化（n=2；28.6%）。大多数病例发生在使用新型 Accutrak™（美敦力公司，美国明尼苏达州明尼阿波利斯）输送系统的早期体验中。在六名患者中，第二个 CRS 被植入到适当的位置。脱落的 CRS 功能正常，没有任何结构恶化、血栓形成或进一步远端移位的迹象，并完全贴合主动脉壁。任何患者均未报告血栓栓塞事件。
https://urfpublishers.com/journal/artavering-intelligence杂志人工智能，机器学习与数据科学
随着网络安全产品的复杂性成长，组织需要新的策略，以降低成本实现合规性，质量和可靠性。本文介绍了机器学习（ML）授权的统一测试和监视框架（UTMF），这是一种与ML合并的移位左测试和移位右翼监控框架，以增强故障发现性，异常可算可和持续合规性庆祝。此框架有助于尽早发现漏洞，动态测试案例生成和自适应监视配置。UTMF在软件开发生命周期内（SDLC）中，通过在每个可能的阶段注入ML驱动的见解，有助于创建安全的网络安全产品以唯一的重视恢复能力确保符合付费卡工业（PCI）数据安全标准（DS Secaldation Stression Secaldation（dss Secaldation）， utmf在软件开发生命周期内（SDLC）驱动了一种可扩展，无缝和合规性的安全性方法。 本文通过突出显示ML在增强向导中贡献的元素来研究框架，实施旅程和节省的架构。utmf在软件开发生命周期内（SDLC）驱动了一种可扩展，无缝和合规性的安全性方法。本文通过突出显示ML在增强向导中贡献的元素来研究框架，实施旅程和节省的架构。
RNAV 培训手册 - Peter 的网站
允许飞机根据任何所需路线遵循 IFR 路线和程序，但要受到 RNAV 技术的系统限制 - 最初是在 20 世纪 70 年代，基于 VOR-DME“移位”或 Loran C 等系统；受站点范围和覆盖范围的限制。地面站的大型喷气式飞机基础设施也使用惯性导航系统。- 通用航空飞机中的现代 RNAV 基于面板安装的 GPS。运输飞机还在多传感器飞行管理系统 (FMS) 中使用惯性参考和 DME-DME