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量子比特上的图形：演示量子计算机上的三种图形算法
用于数据库和数据管理的量子计算是一个新兴的研究领域，近年来取得了长足的发展 [35,46]。该领域旨在满足对更复杂的优化方法的需求，这些方法至关重要，因为数据量和复杂性继续以越来越快的速度增长。该领域的主要愿景是未来数据库的优化可能部分在量子计算机上进行。之前的大部分研究集中于利用各种二次无约束二元优化公式来优化关系数据库 [4、11、15、17、25、33、34、36、37、44、45、49、53]。第二种最常见的量子计算方法是用量子机器学习来解决数据库问题 [18、19、47、51、52]。尽管关系数据库中的许多优化问题从根本上来说都是图问题（例如，连接顺序选择），但该领域中图算法的全部功能尚未得到充分研究。为了对量子计算中现有的图算法进行更系统的研究和基准测试，
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
计算机图形技术技术，MSE
交互式娱乐和计算机动作视觉效果现在已成为我们主流文化的一部分。创建这种计算机生成的图像并不是琐碎的任务。需要由高技能专业人士团队（包括艺术家，动画师，作家，设计师，工程师和软件开发人员长时间使用尖端的技术和工具工作的长时间工作）将艺术与科学融为一体。目前，在四年的研究大学中，很少有跨学科学术课程为学生做好充分的准备。专门创建了计算机图形技术和游戏技术工程学硕士（CGGT），以满足这一需求。
微雷达波吸收应用的图形
抽象雷达系统使用电子信号检测对象。雷达吸收材料（RAM），尤其是石墨烯会增加雷达波的吸收。使用椰子废物使氧化石墨烯（GO）支持可持续性。它提高了更有效和可持续的雷达波吸收技术。这项研究基于文学分析。本研究中使用的方法是文献综述，在本研究中，将将反射损失材料氧化石墨烯与其他材料进行比较。这项研究表明，在400°C下与悍马法合成的GO在雷达波吸收中具有最佳性能，与其他材料（例如COTI1-XCEXO3）和硅橡胶变化竞争。这使得对雷达波吸收应用是一个有吸引力的选择，尤其是在微波频率上。关键字：吸收室雷达，氧化石墨烯，椰子废物，悍马法
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
增强概括并实现与人类用户的互动性。最近的方法可以使VLM通过单轮视觉问题答案（VQA）适应VLM，但人类驾驶员在多个步骤中的决策原因。从关键对象的本地化开始，人类在采取行动之前估计相互作用。关键洞察力是，通过我们提出的任务，图形VQA，我们在其中建模了图形结构的理由，通过感知，预测和计划问题 - 答案对，我们获得了一个合适的代理任务来模仿人类的推理。我们实例化基于Nuscenes和Carla建立的数据集（DRIVELM-DATA），并提出了一种基于VLM的基线方法（Drivelm-Agent），用于共同执行图形VQA和端到端驾驶。实验表明，Graph VQA提供了一个简单的原则性框架，用于推理驾驶场景，而Drivelm-Data为这项任务提供了具有挑战性的基准。与最新的驾驶特定架构相比，我们的Drivelm-Agent基线端到端自动驾驶竞争性驾驶。值得注意的是，当在看不见的传感器配置上评估其零射击时，其好处是明显的。我们的问题上的消融研究表明，绩效增长来自图表结构中对质量检查对质量检查的丰富注释。所有数据，模型和官方评估服务器均可在https://github.com/opendrivelab/drivelm上找到。
医学中的图形人工智能| Zitnik实验室
在临床人工智能（AI）中，图表表示学习，主要是通过图神经网络和图形变压器体系结构，其能力很突出，其能力捕获临床数据集中的复杂关系和结构。使用不同的数据（从患者记录到成像），通过将其中的模式和实体视为与他们的关系相互联系的节点，将AI模型整体地处理数据。图AI促进了跨临床任务的模型转移，从而使模型能够在没有其他参数的情况下在患者群体之间发电，并且最少到没有重新进行了。但是，以人为中心的设计和模型解释性在临床决策中的重要性不能被夸大。由于图形AI模型通过在关系数据集上定义的局部神经转换捕获信息，因此它们在阐明模型基本原理方面提供了机会和挑战。知识图可以通过将模型驱动的见解与医学知识保持一致来增强可解释性。新兴图AI模型集成了各种数据
医学中的图形人工智能
在临床人工智能（AI）中，图表表示学习，主要是通过图神经网络和图形变压器体系结构，其能力很突出，其能力捕获临床数据集中的复杂关系和结构。使用不同的数据（从患者记录到成像），通过将其中的模式和实体视为与他们的关系相互联系的节点，将AI模型整体地处理数据。图AI促进了跨临床任务的模型转移，从而使模型能够在没有其他参数的情况下在患者群体之间发电，并且最少到没有重新进行了。但是，以人为中心的设计和模型解释性在临床决策中的重要性不能被夸大。由于图形AI模型通过在关系数据集上定义的局部神经转换捕获信息，因此它们在阐明模型基本原理方面提供了机会和挑战。知识图可以通过将模型驱动的见解与医学知识保持一致来增强可解释性。新兴图AI模型集成了各种数据
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
增强概括并实现与人类用户的互动性。最近的方法可以使VLM通过单轮视觉问题答案（VQA）适应VLM，但人类驾驶员在多个步骤中的决策原因。从关键对象的本地化开始，人类在采取行动之前估计相互作用。关键洞察力是，通过我们提出的任务，图形VQA，我们在其中建模了图形结构的理由，通过感知，预测和计划问题 - 答案对，我们获得了一个合适的代理任务来模仿人类的推理。我们实例化基于Nuscenes和Carla建立的数据集（DRIVELM-DATA），并提出了一种基于VLM的基线方法（Drivelm-Agent），用于共同执行图形VQA和端到端驾驶。实验表明，Graph VQA提供了一个简单的原则性框架，用于推理驾驶场景，而Drivelm-Data为这项任务提供了具有挑战性的基准。与最新的驾驶特定架构相比，我们的Drivelm-Agent基线端到端自动驾驶竞争性驾驶。值得注意的是，当在看不见的传感器配置上评估其零射击时，其好处是明显的。我们的问题上的消融研究表明，绩效增长来自图表结构中对质量检查对质量检查的丰富注释。所有数据，模型和官方评估服务器均可在https://github.com/opendrivelab/drivelm上找到。
2024年图形传播高级高等题库...
(c) 对于“描述”问题，考生必须提供特征和/或特点的陈述或结构，而不仅仅是大纲或列表。例如，他们可以在问题上下文中引用概念、实验、情况或事实，并适合问题。问题的可用分数表示所需的事实/适当分数。