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通过对比学习统一双空间嵌入以实现实体对齐
实体对齐 (EA) 旨在匹配不同知识图谱 (KG) 中的相同实体。基于图神经网络的实体对齐方法在欧几里得空间中取得了良好的效果。然而，KG 通常包含复杂的局部和层次结构，难以在单个空间中表示。在本文中，我们提出了一种名为 UniEA 的新方法，它统一了双空间嵌入以保留 KG 的内在结构。具体而言，我们同时学习欧几里得空间和双曲空间中的图结构嵌入，以最大化两个空间中嵌入之间的一致性。此外，我们采用对比学习来减轻由相似实体引起的错位问题，其中相似相邻实体的嵌入变得太近。在基准数据集上进行的大量实验表明，我们的方法在基于结构的 EA 方法中实现了最佳性能。我们的代码可以在https://github.com/wonderCS1213/UniEA上找到。
ke r晶粒及其抗菌剂的微生物识别...
根据我们的理解，这项研究代表了巴基斯坦背景下的开创性努力。它极大地有助于我们理解基于美国的开菲尔的复杂微生物组成，并强调开菲尔作为抗生素的替代方案。然而，目前的研究会遇到一定的局限性，包括缺乏理解这些KG的全面微生物谱，以及对管理这些抗菌属性的动力学的不完整掌握。未来
知识图谱嵌入和可解释的人工智能
知识图谱 [39]（KG）是一种用于知识表示的抽象，通过表示诸如纽约市和美国之类的实体（即节点）以及连接这些实体的二元关系，对一个或多个领域的知识进行编码；例如，纽约市和美国通过关系国家连接起来，即纽约市有美国这个国家。大多数 KG 还包含将实体与文字连接起来的关系，即来自已知数据结构的值，如字符串、数字、日期等；例如，连接纽约市和整数 1624 的关系 solved 描述实体纽约市的属性。更一般地，我们可以从双重视角看待知识图谱：将其视为有向标记多图，其中节点表示实体或文字，标记边表示实体之间或实体与文字之间的特定关系；以及一组陈述，也称为事实，具有主语-谓语-宾语三元组的形式，例如（纽约市，国家，美国）和（纽约市，定居，1624）。在下文中，我们将使用符号 (h, r, t)（头，关系，尾）来标识知识图谱中的陈述，就像在有关知识图谱嵌入的文献中经常使用的那样。知识图谱中描述的实体通常使用一组类型来组织，例如城市和国家，也称为概念、类或数据类型（当称为
kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
速率和服务指南UPS®世界经济
起源国家/地区/地区越南国/地区/地区越南目的地国家/地区美国*目的地国家/地区*美国的重量在kgs（高达）区域7重量（最高）区域7 0.1区域7 0.1 0.1 VND 308,338.80 6 VND 4,939,441.50 0.2 VND 61677.66777.60 7 VND 5,3,5,3,5,3,5,3,000 0. 925,016.40 8 vnd 5,986,813.00 0.4 VND 1,233,355.20 9 vnd 6,388,357.50 0.5 vnd 1,541,694.00 10 vnd 6,721,470.00 0.6 VND 1,672,767.60 12 VND 7,162,823.50 0.8 VND 1,738,304.40 13 VND 7,327,652.50 0.9 VND 1,803,841.20 VND 1,803,841.20 14 7,547,260.00 1.1 VND 1,934,487.10 16 VND 7,657,146.00 1.2 VND 1,999,596.20 17 17 VND 7,768,841.50 1.3 2,129,814.40 19 vnd 7,992,397.00 1.5 vnd 2,194,923.50 20 vnd 8,102,283.00 1.6 VND 2,258,946.90 21 21 vnd 8,352,981.00 1.7 VND 2,981.00 VND 2,7,7,8,8,70.70.70.70.70.70.70.970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970.1970 vn VND 2,386,993.70 23 vnd 9,148,503.00 1.9 VND 2,451,017.10 24 vnd 9,546,264.00 2 VND 2,515,040.50 VND 3,157,084.00 27 vnd 10,739,547.00 3.5 vnd 3,467,660.00 28 28 vnd 11,137,308.00 4 VND 3,780,210.00 VND 4,405,310.00
TALON MC 无固定钩 STC SR00713SE
悬挂系统是 Bell 204-072-915-103 悬挂系统的替代品。悬挂系统经核准可承载高达 5,000 磅（2,267 公斤）的负载。有关特定直升机的承载能力，请参阅基本旋翼飞行手册。该系统连接到现有的 Bell 硬点并使用 Bell 供给套件。安装前，请确保正确安装并操作了相应的 Bell 供给套件。悬挂系统悬挂在横梁上，大约位于重心处。它穿过机身下部蒙皮底部的开口。货钩装置为无固定器类型，提供电动和手动控制释放。
基础生成式 AI 模型研讨会
本次研讨会旨在分享应用此类方法的实践经验。三个演讲将 LLM 生成性地应用于从客户支持中的票务路由到教学助理再到具有道德挑战性的安乐死决策领域等各个领域。生成 AI 方法的幻觉在这三个领域都是有问题的，演讲描述了缓解这些幻觉的不同方法：针对一组固定输出的 RAG 与监督学习方法相结合，针对多模态知识图 (KG) 的 RAG，以及通过查询 LLM 本身进行一系列是非问题的可解释 AI 方法。在最后的小组讨论中，将分享和讨论经验教训。
