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World File Search System聚二
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型
免费可回收的聚电解质复合物
自然广泛使用相对带电的聚合物之间的静电键来组装和施加材料，但在合成系统中利用这些相互作用一直在挑战。合成材料与高密度的离子键（例如聚电解质复合物）交联，只有在充满大量水的情况下减弱其电荷相互作用时才能正常起作用。脱水这些材料会产生牢固的库仑粘结，以至于它们变得脆弱，非心形和几乎不可能处理。我们提出了一种策略，可以通过将衰减器间隔物与携带部分的电荷接收到固定的聚合物固体中的静电键强度。这会产生一类多素式材料，其电荷密度为100％，可加工且可延展，而无需水，高度溶剂和防水，并且完全可回收。这些材料是“复合物”，仅使用定制的离子键合嫁给热塑性和热固性的特性。
二、改革前的经济体制
由于长期以来对信息进行非常严格的控制，无法对阿尔巴尼亚经济制度的演变进行完整的按时间顺序的描述。因此，很少有文件可以帮助我们全面而准确地描绘阿尔巴尼亚现代经济史。众所周知，第二次世界大战结束时，阿尔巴尼亚主要是农业社会，几乎没有工业基础，其丰富的自然资源基本上尚未开发。1944年11月共产主义政权出现后，阿尔巴尼亚的经济表现和经济制度主要受到政治和意识形态因素的影响。从那时起，经济制度严格按照经典的斯大林主义模式发展：中央计划主导所有经济活动，决策具有强烈的等级制度，实现物质生产目标成为经济政策的主要目标。这种模式几乎没有变化，一直持续到1990年中期。
二肽基肽酶4抑制剂和...
二肽基肽酶4抑制剂（DPP4I）通常用作抗糖尿病药物。尽管这些药物通常因其有利的临床安全性而被认可，但新兴证据表明，与DPP4I相关的不良事件的可能性。值得注意的是，最近在医学文献中记录了与DPP4I疗法相关的大胆雌雄同体（BP）的病例。本报告介绍了DPP4I治疗导致的老年患者的四例BP病例，其中涉及两例Ligandliptin病例，两例使用Vildagliptin使用。在所有情况下，通过停止对局部皮质类固醇疗法的涉及药物的实施而成功缓解。临床医生必须在使用DPP4I药物时对BP发育的潜在风险保持警惕，尤其是在老年糖尿病患者的情况下。关键字：刺激性刺激性，dpp4i，二肽基肽酶4抑制剂
速腾聚创科技有限公司
概览我们是激光雷达及感知解决方案市场的全球领导者。通过整合硬件和软件，我们与市场上大多数仅专注于硬件的激光雷达公司有所差异。激光雷达与视觉或其他传感器相结合形成感知解决方案，使汽车和机器人具备感知能力。我们基于芯片驱动的激光雷达硬件和人工智能感知软件开发解决方案，拓展应用场景并实现行业规模商业化。我们的业务主要包括(i)销售用于ADAS、机器人及其他非汽车行业（如清洁、物流、工业、公共服务和检查等）的激光雷达硬件产品，(ii)销售集成我们的激光雷达硬件和人工智能感知软件的激光雷达感知解决方案，以及(iii)提供技术开发及其他服务。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
玻璃中的阳离子聚类
摘要。由于存在提供原始特性的阳离子簇，因此在随机网络模型中无法在随机网络模型中描述阳离子的结构行为。甚至观察到可能以百分比浓度出现的阳离子观察到这些凝结过程，这使其更加壮观。尤其是，在（铝制）硅酸盐玻璃中ZR 4 + - 和Fe 2 + /Fe 3 +的结构和化学特性说明了阳离子周围的短距离顺序与纳米级异质性的形成之间的联系。这些Zr-或Fe富集的簇的结构特性相似，因为两者都是基于边缘共享阳离子多面体。阳离子也可能在网络形成位置中发生。在这种情况下，阳离子位点与硅酸盐网络连接。在这种定位中，保林规则和局部费用余额要求将有利于阳离子在纳米级稀释。对于前者而言，这两种类型的局部结构的拓扑约束比后者更强，因为与拐角共享的polyhedra相比，疾病的e ff ects较小。这可以解释这种有序异质性的生长过程中的晶体成核，从而产生了原始特性，这些特性在大量玻璃材料中所示，其中包含高科技玻璃陶瓷和火山眼镜。