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机器学习的图形信号处理
图1：典型的基于图的机器学习任务和相应挑战的说明示例。该算法的输入由i）图形捕获的典型蛋白质 - 蛋白质相互作用网络，ii）图（颜色编码）上的信号是任何给定时间点的单个基因的表达水平。输出可以是经典的机器学习任务，例如蛋白质的聚类，或者随着时间的推移预测基因表达。
短文图形研究回顾...
理解和词汇超文本注释，尤其是文内注释，在提高阅读理解和获得目标语言词汇量方面发挥着至关重要的作用（Chen，2016）。许多研究调查了图形组织器的使用及其在多种情况下对学习者表现的影响。大多数研究结果表明，除了记住课程内容外，图形组织器主要在阅读和写作中发挥积极作用。例如，Robinson 等人（2006）研究了图形组织器如何影响学习者在教育心理学课程中的表现。研究参与者包括课程两个部分的 114 名学生。在三个准实验中，他们被要求自己完成图形组织器或学习之前根据课程内容创建或完成的图形组织器。研究结果表明，部分任务使学生在考试中取得更高的分数，并且在所有实验条件下，参与者的笔记记录都有所增加。 Casteleyn、Mottart 和 Valcke (2013) 进行的另一项研究旨在确定使用概念图作为图形组织者如何影响学习成果和几个变量，其中包括认知负荷和对讲师准备的电子材料的欣赏以及多媒体学习的认知理论。一组学生听录音讲座，而实验组学生听基于图形组织者的讲座。研究结果表明，尽管参与者更喜欢基于图形组织者的讲座，但这两组在认知负荷、知识获得和自我效能方面并没有差异。同样，Khoii 和 Sharififar (2013) 调查了死记硬背和图形组织者作为语义映射是否会影响 L2 词汇习得。他们的研究包括 38 名中级 EFL 学习者，他们被分成两个实验组，每个组练习不同的认知技巧。基于包含多项词汇选择题的后测，研究结果表明两个实验组都提高了词汇知识；然而，记忆法和图形组织器组之间没有显著差异。在一项针对两名课堂教师的跨案例分析研究中，Mercuri (2010) 研究了课堂中的教学活动，这些活动侧重于学生在科学教学期间的学术语言发展。研究结果揭示了印刷图形组织器的积极作用，帮助学生总结和展示从文本中得出的想法之间的关系。Servati (2012) 试图调查基于图形组织器（如网页）以及开头、中间和结尾图表的写作前活动如何影响学生写作的整体质量。研究参与者包括 2 名来自 Sunnydale 辅导计划的学生和 10 名教师。为了收集数据，研究采用了问卷、学生词汇样本、与参与者进行的访谈和实地笔记。研究结果表明，使用基于图形组织器的适当写前策略并给予学生足够的时间可以提高写作质量。另一方面，Ponce、Mayer 和 Lopez (2013) 研究了基于计算机的空间学习策略在阅读和写作课中的使用情况。来自 12 所学校的 2,468 名学生参加了这项研究。这些参与者利用特定的策略，在阅读课上将一页纸上的内容和想法形象化，同时在写作课上完成图形组织器。根据研究中获得的测试结果，计算机教学组的参与者
负责人造的图形设计...
人工智能领域中的抽象发展已经达到了直接影响图形设计的力量。人工智能为设计师提供技术技能，查找想法，原型制作和发展。最近，设计师几乎不可避免地包括在工作生活中的人工智能，有能力创建，共享和分析无限的视觉工作。，但是随着当前的发展，人工智能增加了人们对道德，正义，透明度和问责制的关注。在这种情况下，负责任的（道德/可靠）人工智能旨在消除人工智能的风险和可能的问题。负责的人工智能不仅仅是创建令人放心的系统。消除和信任图形设计师可能面临的风险特别重要。研究通过对图形设计轴的潜在风险和道德维度评估负责任的人工智能。定性研究方法用于研究，并受益于印刷和电子（基于互联网的）来源。作为研究的结果，为了以负责任的方式发展和使用人工智能，技术，社会（按照社会的原则和价值观）和法律方法的发展。
地图/图形/图表竞赛
亚洲政治救济地图1。马六甲海峡分开了哪些国家？a。马来西亚和泰国b。越南和菲律宾c。印度尼西亚和巴布亚新几内亚d。马来西亚和印度尼西亚2。以色列的首都是什么？a。大马士革b。文莱c。安卡拉d。耶路撒冷3。以下哪个国家在其边界内没有一部分喜马拉雅山脉？a。印度b。尼泊尔c。老挝d。不丹4。以下哪个不是阿拉伯半岛的国家？a。卡塔尔b。也门c。萨那d。阿曼5。死海位于两个国家之间？a。以色列和巴勒斯坦b。土耳其和伊拉克c。约旦和以色列d。黎巴嫩和叙利亚6。 亚洲哪个国家是群岛？ a。印度尼西亚b。蒙古c。朝鲜d。土耳其7。 里海海位于亚洲两个国家之间？ a。伊朗和伊拉克b。俄罗斯和中国c。哈萨克斯坦和乌兹别克斯坦d。土库曼斯坦和阿塞拜疆土耳其和伊拉克c。约旦和以色列d。黎巴嫩和叙利亚6。亚洲哪个国家是群岛？a。印度尼西亚b。蒙古c。朝鲜d。土耳其7。里海海位于亚洲两个国家之间？a。伊朗和伊拉克b。俄罗斯和中国c。哈萨克斯坦和乌兹别克斯坦d。土库曼斯坦和阿塞拜疆
图形级表示与联合...
联合装饰预测架构（JEPA）最近成为一种新颖而有力的技术，用于自我监督的代表学习。他们旨在通过从上下文信号x的潜在反映中预测目标信号y的潜在表示基于能量的模型。JEPA绕过对负面样本和积极样本的需求，传统上是由对比度学习所必需的，同时避免了与生成预处理相关的过度拟合问题。在本文中，我们表明，可以通过提出图形联合装置谓语体系结构（Graph-jepa）来有效地使用此范式进行图形级表示。特别是，我们采用蒙版的建模并专注于预测从上下文子图的潜在代表开始的掩盖子图的潜在表示。为了赋予图表概念中通常存在的隐式层次结构，我们设计了一个替代预测目标，该目标包括预测2D平面中单位双曲线上编码子图的坐标。通过多次实验评估，我们表明Graph-jepa可以学习高度语义和表现力的表示，如图分类，回归和区分非同构图中的下游性能所示。该代码可在https://github.com/geriskenderi/graph-jepa上找到。
图形网页设计师 - 费城公共部门......
项目摘要：费城公共卫生局 (PDPH) 疾病控制司 (DDC) 致力于预防、控制和报告具有传染性和/或影响公众健康的疾病和状况。DDC 帮助为突发公共卫生事件做好准备，并教育社区如何保持安全和健康。作为 PDPH DDC 的一部分，费城免疫计划负责监督联邦资助疫苗的购买和分发给当地医疗保健提供者。作为美国疾病控制和预防中心 (CDC) 资助的 64 个项目领域之一，费城免疫计划的使命是预防疫苗可预防疾病并提高费城婴儿、儿童、青少年和成人的免疫覆盖率。根据这一使命，费城免疫计划运行 3 个联邦疫苗计划：儿童疫苗 (VFC) 计划、高风险成人疫苗 (VFAAR) 计划和 COVID-19 疫苗提供者计划。费城免疫计划致力于确保医疗服务提供者能够获得联邦疫苗、优质的患者教育材料以及有关正确疫苗接种、储存和处理的培训。*职位描述：平面和网页设计师将负责开发和维护免疫计划的数字和印刷通信的外观，确保所有通信在视觉和音调上统一，符合费城的高可访问性标准，并且是专业制作的。平面和网页设计师将负责设计和创建免疫计划其他成员可用于与医疗服务提供者和公众沟通的通信材料和模板。这些包括但不限于电子邮件通讯、疫苗接种促销、教育材料和外展活动。平面和网页设计师将定期维护免疫计划的网站并仔细审查其内容，使所有信息保持最新，并确保网站易于使用。此外，该职位将负责网站的管理，并将维护网站有序的后端，确保
图形应用程序入门 |瑞萨
1. 第一步通常涉及收集应用需求并执行高级系统设计，将需求映射到一组硬件组件上。组件是满足这些需求所必需的，包括设计中将使用的目标 MCU、构建/调试应用程序所需的工具链等等。 2. 下一步通常确定使用目标 MCU 的哪些板载外设。在此步骤中，通常需要花费大量时间来了解板载外设的寄存器映射，并编写将外设暴露给上层应用程序代码所需的低级驱动程序代码。大部分工作已经在 FSP 中完成，大大简化了应用程序开发。 3. 除了目标 MCU 的板载外设外，设计通常还包括外部硬件及其控制方式。例如，EK-RA6M3G 具有图形扩展板，它由 RA6M3 MCU 的片上图形 LCD 控制器 (GLCDC) 直接控制。 4. 最后一步通常详细说明如何在所选硬件之上构建应用程序以满足初始要求。图形应用程序要求首先映射到 EK-RA6M3G 套件的板载外设。图 4 显示了图形应用程序使用的所有内部硬件外设。本应用说明介绍了这些外设中的每一个是如何 c
图形神经网络的量子特征嵌入
量子计算提供了一种有希望的途径，可根据大型语言模型和天气预报，财务预测或工程的模拟模型中的要求减少生长的机器学习模型复杂性。图形神经网络是一种特定类别的机器学习模型，它们能够很好地处理结构化数据。我们研究了如何增强现有的GNN，并通过电感偏差找到量子电路最适合编码节点特征的偏差。所提出的量子特征嵌入（QFE）将原始输入特征转换为量子状态，从而实现非线性和纠缠表示。尤其是，QFE在指数较大的特征空间中提供了归一化的，非冗余的重量矩阵，并且比完全量子图神经网络所需的量子量要少得多。在标准图基准数据集中，我们展示的是，对于相同的参数计数，QFE的性能优于其经典对应物，并且能够匹配指数较大的模型的性能。最后，我们研究了在混凝土用例，激光切割上使用混合量子图神经网络的潜在优势。我们发现所提出的模型具有提高这些业务应用程序的绩效，因此具有近期潜力。
社论：脑成像的图形学习
前所未有的大规模脑成像数据收集，如 MRI、PET、fMRI、M/EEG、DTI 等，为加深我们对大脑工作机制的理解、提高精神障碍的预后预测能力以及制定个性化的脑部疾病治疗方案提供了独特的机会。机器学习和大规模脑成像数据收集、存储和共享方面的最新进展导致了计算神经科学、信号处理、深度学习、脑成像、认知科学和计算精神病学领域的一系列新颖的跨学科方法，其中图学习为解决脑成像中的重要问题提供了一种有价值的手段。图学习是指设计有效的机器学习和深度学习方法来从图中提取重要信息或利用数据中的图结构来指导知识发现。鉴于不同成像模式的复杂数据结构以及人脑的网络化组织结构，基于从图像数据推断的图形、数据的图形正则化和记录数据的图形嵌入的新型学习方法在模拟多个大脑区域的相互作用、来自不同大脑成像模式的网络之间的信息融合、高维大脑网络的潜在空间建模以及量化拓扑神经生物标志物方面显示出巨大的前景。本研究主题结合了新的计算大脑成像模型和通过大脑网络和图形学习的视角对大脑机制的洞察方面的最新发现。在评估了贡献的新颖性和质量后，我们接受了审稿人推荐的 10 篇手稿。为了更详细地介绍这些作品，