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詹姆斯·诺布莱特博士的通过
吉姆获得了加州大学洛杉矶分校的地质学学士学位，来自Cal State Long Beach的化学硕士学位和博士学位。来自加州大学洛杉矶分校的环境和分析化学，具有水资源工程的未成年人。他在航空航天公司担任材料六年，在南加州沿海水研究项目管理局的高级研究中，在他在学术界的职业生涯开始之前。
NFL传递路线的定量分析和可视化
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传递颜色 - 美国陆军驻地
海上垂钓之旅 凌晨 5 点，马里恩街车站。户外娱乐的热门垂钓之旅已安排好。名额有限，请尽早拨打 751-3484 报名。与您的户外娱乐团队一起前往南卡罗来纳州希尔顿黑德岛，在离岸三至五英里的地方钓黑鲈、鲭鱼、黑鼓鱼、红鱼、蓝鱼，甚至可能钓到鲨鱼。登上 70 英尺长的钓鱼船，开始 5 小时的垂钓之旅。这艘船提供阴凉和有座位的垂钓区、卫生间，船上甚至还有小吃和饮料出售。户外娱乐将为您提供交通和冷藏箱，以便您将钓到的鱼运回家。90 美元的费用包括交通、执照、鱼饵、钓具和旅行。需要在马里恩街车站注册。
传递气体：为什么可再生能源是未来
间接影响（Biddle 等人，2020 年）。33 人在火灾中丧生（Bushfire Royal Commission，2020 年），另有 429 人估计死于森林大火烟雾（Johnson 等人，2020 年）。全国有 3000 多所房屋被烧毁（Bushfire Royal Commission，2020 年），约 30 亿脊椎动物死亡或流离失所（WWF Australia，2020 年）。数十种受威胁和非受威胁物种的保护状况可能会被重新审视，其中一些物种预计将灭绝（Ward 等人，2020 年；Wintle、Legge 和 Woinarski，2020 年），全国至少有 2430 万公顷土地被烧毁（Bushfire Royal Commission，2020 年）。仅在澳大利亚东部，就有面积与英格兰相当的地区被烧毁，面积接近 1300 万公顷（Wintle、Legge 和 Woinarski 2020 年）。澳大利亚还记录了有史以来最大的火灾，即 Gospers Mountain 特大火灾，仅火灾就烧毁了 50 万公顷土地（新南威尔士州政府 2020 年）。
立即发布我们哀悼...的逝世
对于摩根先生的去世，OUR 总干事安索德·E·休伊特表示：“牙买加乃至整个加勒比地区失去了公用事业监管领域的一位权威。他丰富的经验和深厚的知识为公用事业监管的发展做出了巨大贡献，因此，他以各种身份为该地区的众多组织提供专业知识也就不足为奇了。他举止随和，和蔼可亲，善于判断人的性格和才能。我有幸在 OUR 直接与他共事了十年，并在该地区和国际上又共事了十年。他对我的职业发展做出了开创性的贡献。我们向他的妻子贾尼丝和他的孩子们表示最诚挚的哀悼。”
悼念 听到您去世的消息我们非常悲痛...
主席 Kathleen O'Hara 前任主席 Ingrid Huber 秘书 DPLG Kerrie Hansen 财务主管（行政基金） DPP Steve Hansen 财务主管（社区基金） Teresa Donahue 财务主管（基金会） SDPLG Bob Kueber QnsKiwanis2024
统一交通消息传递中的空间和时间......
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。
重新思考图对比学习中的消息传递
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。
通过合成坐标在分子图上进行定向信息传递
通过定向消息传递利用坐标的图神经网络最近在多个分子特性预测任务中取得了最新进展。然而，它们依赖于通常不可用的原子位置信息，而获取这些信息通常非常昂贵甚至不可能。在本文中，我们提出了合成坐标，使高级 GNN 的使用无需真正的分子配置。我们提出了两种距离作为合成坐标：指定分子配置粗略范围的距离界限，以及使用个性化 PageRank 的对称变体的基于图的距离。为了利用距离和角度信息，我们提出了一种将普通图神经网络转换为定向 MPNN 的方法。我们表明，通过这种转换，我们可以在 ZINC 基准上将普通图神经网络的误差降低 55%。此外，我们通过在 SMP 和 DimeNet ++ 模型中加入合成坐标，在 ZINC 和无坐标 QM9 上取得了最新进展。我们的实现可以在线获得。1
基于检查的后处理器，用于消息传递量子LDPC代码
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。