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World File Search System图形数据
在线工作建议中探索用于图形数据理解的大语言模型
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了语言处理任务，并在各个领域中证明了它们的出现功能。然而，在工作建议中，它们用于图形语义挖掘的可能性在很大程度上没有探索。本文着重于揭示大型语言模型在理解图形图表方面的能力，并利用这种理解来增强在线招聘中的建议，包括促进分布式（OOD）应用程序。我们提出了一个新颖的框架，该框架利用了大型语言模式提供的丰富上下文信息和语义表示，以分析行为图并揭示基本的作品和关系。具体来说，我们提出了一个元路径提示构造器，该构造器首次推荐LLM推荐掌握行为图的语义，并设计一个相应的路径增强模块，以减轻基于路径的序列输入引入的及时偏差。通过填充此功能，我们的框架为个人用户提供了个性化和准确的工作建议。我们评估了方法对全面的现实数据集的有效性，并证明了其提高推荐结果的相关性和质量的能力。这项研究不仅阐明了大型语言模型的未开发潜力，而且还为招聘市场中的高级推荐系统提供了宝贵的见解。这些发现有助于纳特语言处理的日益增长的领域，并为增强求职体验提供了实践含义。
行星际任务设计手册，第一卷，第二部分
本文件包含火星弹道飞行任务初步设计所需的图形数据。在 1990 年至 2005 年的所有发射机会的发射能量需求轮廓以及许多其他发射和火星到达参数均以发射日期/到达日期空间显示。此外，还包含大量文本，解释了任务设计方法，从发射窗口开发到火星探测器和轨道器到达设计，利用了本卷中的图形数据以及与各种参数相关的众多方程式。这是计划中的一系列任务设计文件之一，将适用于太阳系中的所有行星和其他一些天体。
Synecosys®-...
Synecosys®还是具有直观用户界面的一站式单细胞数据可视化和采矿平台，可访问单个单元格数据。Celeviz TM数据可视化模块嵌入到数据库中，以提供与主要科学期刊要求兼容的优雅图形数据可视化。Celelens TM模块通过可调分析参数和注释促进自动数据分析管道。
GraphMaker：可以扩散模型生成
具有节点属性的大规模图在各种现实世界应用中越来越普遍。创建镜像现实世界示例的合成，富含属性的图至关重要，尤其是在限制始终数据时共享分析和开发学习模型的图形数据。传统的图生成方法的处理能力有限，无法处理这些复杂的结构。扩散模型的最新进展显示出在没有属性和较小分子图的生成图形结构方面的潜力。但是，由于复杂的属性结构相关性和这些图的大尺寸，这些模型在生成大型属性图时面临挑战。本文介绍了一种新颖的扩散模型，GraphMaker，专为生成大型归因图而设计。我们探索了节点属性和图形结构生成过程的各种组合，发现异步方法更有效地捕获了复杂的属性结构相关性。我们还通过边缘迷你批次生成解决可扩展性问题。为了证明我们在图形数据传播中的实用性，我们引入了新的评估管道。评估表明，GraphMaker生成的合成图可用于为在原始图上定义的任务开发竞争图形学习模型，而无需实际访问这些图形，而许多领先的图形生成方法在此评估中缺乏。我们的实施可在https://github.com/graph-com/graphmaker上获得。
数学的程序成果NEP 2020 ...
具有数学建模能力，解决问题的技能，创造性的才能和各种就业所必需的沟通能力。能够从事纯粹和应用数学科学领域的高级研究和研究。专门的计划学生将能够运用批判性思维能力来解决可以通过数学上建模的问题，以批判性地解释数值和图形数据，以阅读和构建数学论据和证据，以适当地解决与数学知识相关的理解，以将计算机技术适当地解决与数学知识有关的问题
KS3课程图 - 生物学：主题实质知识
•解释如何发生变化。•解释特征是继承，环境还是两者兼而有之。•描述环境变化和继承变化之间的差异。•研究变化和分析数据。•能够使用图形数据来查看连续变化和不连续变化之间的关系。•回忆关键字的定义：染色体，基因和DNA，并链接到其功能。•描述特征是如何继承的。•确定在细胞分裂，性细胞产生和受精过程中染色体的数量如何变化。•描述科学家如何共同开发DNA模型。•解释DNA的变化如何影响生物体及其未来后代。
图形符合LLM：朝向大图模型
大型模型已成为人工智能，尤其是机器学习的最新开创性成就。但是，在图形方面，大型模型没有取得与其他领域相同的成功水平，例如自然语言处理和计算机视觉。为了促进将大型模型推向向前的大型模型，我们提出了一份透视论文，以讨论与开发大图模型1相关的挑战和机会。首先，我们讨论大图模型的所需特征。然后，我们从三个关键角度提出了详细的讨论：表示基础，图形数据和图形模型。在每个类别中，我们提供了最新进步的简要概述，并强调了剩余的挑战以及我们的愿景。最后，我们讨论了大图模型的宝贵应用。我们认为，这种观点可以鼓励对大型图模型进行进一步的调查，最终使我们更靠近人工通用情报（AGI）。据我们所知，我们是第一个全面研究大型图模型的人。
迈向图基础模型：调查和超越
摘要 - 发现模型已成为各种人工智能应用中的关键组成部分，并展示了自然语言处理和其他几个领域的取得巨大成功。与此同时，机器学习领域正在见证从浅层方法到更复杂的深度学习方法的范式过渡。基础模型在概括和适应中的功能激励了图机学习研究人员讨论开发新的图形学习范式的潜力。此范式设想了在广泛的图形数据上预先训练的模型，并且可以适用于各种图形任务。尽管有这种兴起的兴趣，但与该新领域有关的明确定义和系统分析显然缺乏。为此，本文介绍了图基础模型（GFM）的概念，并对其关键特征和基本技术提供了详尽的解释。我们将根据图形神经网络和大语言模型的依赖，将与GFM有关的现有工作分为三个不同的类别。除了对GFM的当前状态提供彻底审查外，本文还展现了在这个快速发展的领域中未来研究的潜在途径。