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使用激活能图
微电子芯片是现代电子设备的核心，也用于汽车用于例如驾驶员协助，安全系统，动力总成控制，通信和信息娱乐系统。金属氧化物 - 氧化型晶体管（MOSFET）是这些数字和模拟综合电路（ICS）中的主要晶体管（MOSFET）。MOSFET充当电流的开关或放大器，通过利用场效应。必须在设备的整个生命周期中保证可靠的行为，尤其是针对安全至关重要的应用。设备的可靠性挑战随着小型化的增加，电路内的应力场增加以及新的创新材料而增加。最突出的机制降低了设备性能，因此严重影响可靠性是偏置温度不稳定性（BTI），并取决于温度和施加的栅极偏置。阈值电压偏移是由位于氧化物中的界面状态和结构缺陷的充电和排放引起的。在过去的几年中，已经取得了重大进展来确定BTI背后的物理降解机制。但是，物理模型在计算上对于电路模拟而言太昂贵了。因此，在实际应用条件下，仍需要迫切需要在实际应用条件下进行偏置温度不稳定性的精确模型，以评估设备行为，直到其寿命结束为止。
单调图的能量
自1978年以来，构思了基于邻接矩阵的特征值的图能量概念[5]时，已经提出了许多其他“图形能量”。如今，它们的数量接近200 [6，7]。几乎所有这些“图形能量”都是基于各种图矩阵的特征值，与邻接矩阵不同。在本文中，我们考虑了另一种“图形能量”，与早期的能量相比，该论文具有群体理论的根源，并使用了邻接矩阵的特征值。令G为n阶的Digraph（有向图）。让V（g）= {V 1，V 2，。。。，v n}是顶点集，e（g）g的边缘集。由e ij构成的是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。 G的邻接矩阵是由定义的N×N矩阵A（g）是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。G的邻接矩阵是由
完整信息图
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财政部的组织图
- Autoritation of Financial Markets - Caisse de Dépôt et placement du Québec - Financing -Quebec - Institut de la Statisique du Québec - Retraisse Québec - Revenu Québec - Funding Société des infrastructures du Québec - Société des alcohols du Québec - Société des Loteries du Québec -社会国家 - 金融市场法庭
基于图的拓扑推理
了解道路结构对于实现自动驾驶至关重要。此信息主题包含两个基本组成部分 - 车道与车道与交通元素之间的关联之间的互连（例如，交通信号灯），其中仍然没有综合拓扑推理方法。一方面，现有的地图学习技术在使用基于分段或基于LAN线的表示中得出车道连接方面面临挑战；或先前的方法专注于中心线检测，同时忽略了互动建模。另一方面，将流量元素分配给车道的主题在图像域中受到限制，而图像和3D视图之间对应关系的构造是未开发的挑战。为了解决这些问题，我们提出了Toponet，这是一个用于分析驾驶场景的最终端拓扑推理网络。为了有效地捕获驾驶环境的拓扑结构，我们介绍了三个关键设计：（1）将嵌入式的介绍从2D元素集成到统一的特征空间中； （2）一个精选的场景图神经网络，该网络建模并促进网络中的相互作用； （3）设计了一个场景知识图，而不是任意传输消息，而是将先验知识与各种类型的场景拓扑区分开。我们在具有挑战性的场景上评估了Toponet理解基准OpenLane-V2，我们的方法在所有感知和拓扑指标中都超过了所有以前的作品。该代码将公开发布。
