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甜甜圈经济学第二章参见大图
“它结束了独立，自我维持的市场的神话，用家庭，市场，公共和州的供应代替了它，它们都嵌入在内部和依赖社会，而社会又嵌入了生活世界中。它将我们的注意力从仅仅追踪收入流变为了解我们的福祉所依赖的自然，社会，人类，身体和金融的许多不同的财富来源。”
强制力导向放置：一种用于大图可视化的新算法
摘要 – 图形可视化是一种帮助用户基于人类感知轻松理解连接数据（社交网络、语义网络等）的技术。随着大数据的盛行，这些图形往往太大，无法仅凭用户的视觉能力进行解读。导致此问题的主要原因之一是节点离开可视化空间。人们已经进行了许多尝试来优化大型图形可视化，但它们都有局限性。在这些尝试中，最著名的是力导向放置算法。该算法可以为中小型图形提供漂亮的可视化效果，但当涉及到较大的图形时，它无法将一些独立节点甚至子图保留在可视化空间内。在本文中，我们提出了一种名为“强制力导向放置”的算法。该算法通过提出更强大的力函数来增强经典的力导向放置算法。我们将其命名为“FForce”，它可以在达到平衡位置之前将相关节点拉近彼此。这帮助我们获得了更多的显示空间，并使我们能够可视化更大的图形。
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。
大鼠脑的Waxholm空间大图
将许多核分开并封装为描述的鲁棒和可再现的起点。在划定4版的灰质区域中，SMRI/DTI数据提供的信号强度差异不足以识别神经结构的变化。在这些区域中，通过从组织学部分图像中注册到地图集的信息来确定边界的位置，例如，从其他参考地图集中显示了细胞结构组织，或从包含立体坐标的已发表的地图中显示。以这种方式，WHS大脑大脑Atlas V4的描述建立在几种解剖信息的来源上。基于对比的地标通常是可重现的，并被认为是定义大脑区域的有意义的标准，其他标准，如示例
通过采样扩大图同态以进行分类
摘要。特征生成是图机器学习中一个开放的研究课题。在本文中，我们研究了使用图同态密度特征作为同态数的可扩展替代方案，这些方案保留了相似的理论性质和考虑归纳偏差的能力。为此，我们提出了一种简单采样算法的高性能实现，该算法计算同态密度的加性近似值。在图机器学习的背景下，我们在实验中证明，在样本同态密度上训练的简单线性模型可以在标准图分类数据集上实现与图神经网络相当的性能。最后，我们在合成数据上的实验中表明，当使用布隆过滤器实现时，该算法可以扩展到非常大的图。
图形切割广泛用于计算机视觉中。为了加快优化过程并提高大图的可扩展性，Strandmark和Kahl
图形切割广泛用于计算机视觉中。为了加快优化过程并提高了大图的可伸缩性，Strandmark和Kahl引入了一种分裂方法，将图形分为多个子图中，以在共享和分布式内存模型中进行并行计算。然而，该平行算法（平行BK-Algorithm）在迭代次数上没有多项式结合，在某些情况下，由于其子问题的多个最佳解决方案，因此在某些情况下被认为是无代数的。为了补救这个非交流问题，在本文中，我们首先引入了一种合并方法，能够合并任何相邻的子图纸，这些子图几乎无法达成对其在平行BK-Algorithm中重叠区域的一致性。基于图形切割的伪树状表示形式，我们的合并方法被证明是有效地重用这些子图中的所有计算流动。通过分裂和合并，我们进一步提出了一种动态平行和分布式图切割算法，并保证在预定义的迭代次数中与全球最佳溶液收敛。本质上，本文提供了一个通用框架，以允许采用更复杂的分裂和合并策略来进一步提高性能。我们的动态平行算法通过广泛的实验结果验证。
卡尔加里大学 - 加拿大图书馆和档案馆
第二章：水下目标跟踪 ......................................................................................................22 2.1 声纳系统基本原理 ................................................................................................................22 2.1.1 传输损耗 ......................................................................................................................23 2.1.1.1 声速剖面 (SVP) .............................................................................................24 2.1.1.2 声音传播路径 ......................................................................................................25 2.2 反潜战目标的声源 .............................................................................................................32 2.3 声纳浮标设备 .............................................................................................................................34 2.4 被动声纳浮标 .............................................................................................................................35 2.5 DIFAR 声纳浮标 .............................................................................................................................37 2.5.1.1 系统操作 .............................................................................................................37 2.5.1.2 信号处理技术及其局限性..................39 频谱分析 ................................................................................................40 2.6 研究进展及现状 ..................................................................................48 2.6.1 目标检测 ......................................................................
ProQuest 论文 - 加拿大图书馆和档案馆
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u 渥太华 - 加拿大图书馆和档案馆
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