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按能量对双环有符号有向图进行排序
有符号有向图 (或简称 sidigraph) 由一对 S = ( D , σ ) 组成，其中 D = ( V , A ) 为基础有向图，σ : A →{ 1 , − 1 } 是有符号函数。带有 +1 ( − 1) 符号的弧称为 S 的正 (负) 弧。一般而言，S 的弧称为有符号弧。sidigraph 的符号定义为其弧符号的乘积。如果 sidigraph 的符号为正 (负)，则称其为正 (负)。如果 sidigraph 的所有弧均为正 (负)，则称其为全正 (全负)。如果 sidigraph 的每个环均为正，则称其为环平衡的，否则为非环平衡的。在本文中，我们假设环平衡（非环平衡）环为正（负）环，并用 C + n（C − n）表示，其中 n 是顶点数。对于有向图，我们用 uv 表示从顶点 u 到顶点 v 的弧。顶点集 { vi | i = 1 , 2 , ... , n } 和有符号弧集 { vivi + 1 | i = 1 , 2 , ... , n − 1 } 组成有向路径 P n 。顶点集 { vi | i = 1 , 2 , ... , n } 和有符号弧集 { vivi + 1 | i = 1 , 2 , ... , n − 1 } 组成有向路径 P n 。 , n − 1 } ∪{ vnv 1 } 组成一个有向圈 C n 。如果 sidigraph 的底层图是连通的，则该 sidigraph 是连通的。如果连通的 sidigraph 包含唯一的单个有向圈，则它是单环 sidigraph。如果连通的 sidigraph 恰好包含两个单个有向圈，则它是双环 sidigraph。我们考虑具有 n ( n ≥ 4) 个顶点的双环有符号有向图类 S n ，它的两个有符号有向偶圈是顶点不相交的。对于 sidigraph S = ( D , σ )，如果它有一条从 u 到 v 的有向路径和一条从 v 到 u 的有向路径，其中 ∀ u , v ∈V ，那么它是强连通的。S 的最大强连通子图称为 sidigraph S 的强组件。
官方二合字母和三合字母 - 行政服务局
在 CATMS、暂记报告和 SD 表格 391 中分配行动时，CMD 将酌情使用表 26 中的二合字母和三合字母作为 DoD 和 OSD 组件标题。有关它们的问题可直接发送到 CMD，邮箱为 whs.pentagon.esd.mbx.cmd-correspondence@mail.mil。
官方二合字母和三合字母 - 行政服务局
在 CATMS、暂记报告和 SD 表格 391 中分配行动时，CMD 将酌情使用表 26 中的二合字母和三合字母作为 DoD 和 OSD 组件负责人。有关问题可直接联系 CMD，邮箱为 whs.pentagon.esd.mbx.cmd-correspondence@mail.mil。
有向图上的谐波分析及应用
我们针对定义在强连通有向图（有向图）顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析，其中随机游走算子是其基石。首先，我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来，找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始，我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换，分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此，我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题，突出了我们框架的效率。
失败的零强迫和定向图上的关键集
摘要让D为简单的Digraph（有向图），带有顶点s v（d）和弧集a（d），其中n = | v（d）| ，每个弧都是有序的一对不同的顶点。如果（v，u）∈A（d），则u被视为d中V的邻居。最初，我们将每个顶点指定为已填写或为空。然后，应用以下颜色更改规则（CCR）：如果一个填充的顶点V具有一个空的邻居U，则U将被填写。如果V（d）中的所有顶点最终都在CCR的重复应用下填写，则初始集合称为零强迫集（ZFS）；如果不是，那是失败的零强迫集（FZFS）。我们在Digraph上介绍了零强迫f（d），这是任何FZF的最大基数。零强制数z（d）是任何ZF的最小基数。我们表征具有f（d） 我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。 最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k
有向图上的信号处理
本文概述了当前有向图（有向图）上信号处理 (SP) 的现状。方向性是许多现实世界（信息、交通、生物）网络所固有的，它应该在处理和学习网络数据中发挥不可或缺的作用。因此，我们全面回顾了有向图上 SP 的最新进展，通过与无向图的结果进行比较提供见解，讨论新兴方向，建立与机器学习相关领域和统计学因果推断的联系，并说明它们与及时应用的实际相关性。为此，我们首先基于有向图信号变化的新测量方法，调查（正交）信号表示及其图频率解释。然后我们继续讨论滤波，这是推导有向图上 SP 的综合理论的核心部分。事实上，通过基于过滤器的生成信号模型，我们探索了一个统一的框架来研究逆问题（例如，网络上的采样和反卷积）、随机信号的统计分析以及从节点观测到的有向图的拓扑推断。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
哈萨克语需要改革其写作
本文提供了有关使用Artifi Cial Intelligence Technologies和计算语言学方法的质量数字化背景下撰写哈萨克语语言的现代问题的信息。基于西里尔字母的哈萨克语当前字母的不正确性证明与其中包含西里尔字母有关，表示未包含在其声音结构中的音素。通过取代错误的字母来改革哈萨克的著作的必要性得到证实。错误和矛盾在基于拉丁字母的哈萨克字母的批准版本中显示，以及提出的字母作为替代批准的字母，其中重复了一些以前的错误。在这两种情况下，都没有对哈萨克语的声音系统进行分析和澄清，这是任何字母的基础。在这项研究中，为了澄清哈萨克语的音响系统，进行了实验，以确定哈萨克语声音的发音和声学特征，并在许多自然语言中使用的计算机程序。在表达分析中，特别注意元音，这引起了哈萨克的信件的各种矛盾。建议根据四个二进制特征使用元音的新分类，而不是根据三个二进制特征的传统分类。声学分析使用了共赋剂分析方法，该方法旨在识别频谱图中的某些共振体。实体。定量，联甲量对应于语音频谱中的最大值，并且通常以水平频段作为频谱图出现。在确定哈萨克语的声音系统的组成和分类效果：第一个基于拉丁字母：第一个基于土耳其字母基于图标记；第二个是基于使用Digraphs的英语字母。第二个选择方法可以解决使用Digraphs时出现的问题的方法。总而言之，提供了有关哈萨克斯坦正在进行和正在进行的工作的信息，该信息基于对哈萨克语的智能系统的创建，基于艺术智能和计算语言学的方法和技术，这些方法和计算语言学的结果是在来源列表中所反映的结果。
第 21 单元：长 a 元音组：ai、ay
• 阅读 Beyond ABC 的 ai 故事页面。• 混合和二合字母歌曲 CD‘Vowels Out Walking Song’（第 30 首曲目，以及来自 TG TR\Lyrics 的打印歌词） • 阅读歌词并一起唱。每个人都应该在说 A 先生的名字 /ā/ 或第二节中 E 先生的名字 /ē / 时举手。• 一旦孩子们熟悉了这首歌，你就可以让三四个孩子扮演机器人并快速躲在教室周围。他们必须保持静止。然后 ai 和 ay 成对在房间里走动。当 I 先生或 Yo-yo Man 标记机器人时，他们必须返回座位。对于第二节，一对对孩子携带 ea 和 ee PCC 出去散步和寻找机器人。• 参考“长元音”海报：您现在知道了三种拼写 A 先生名字声音的方法。因此，当您想要拼写一个单词时，您必须考虑如何拼写它。