XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System邻接矩阵
单调图的能量
自1978年以来，构思了基于邻接矩阵的特征值的图能量概念[5]时，已经提出了许多其他“图形能量”。如今，它们的数量接近200 [6，7]。几乎所有这些“图形能量”都是基于各种图矩阵的特征值，与邻接矩阵不同。在本文中，我们考虑了另一种“图形能量”，与早期的能量相比，该论文具有群体理论的根源，并使用了邻接矩阵的特征值。令G为n阶的Digraph（有向图）。让V（g）= {V 1，V 2，。。。，v n}是顶点集，e（g）g的边缘集。由e ij构成的是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。 G的邻接矩阵是由定义的N×N矩阵A（g）是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。G的邻接矩阵是由
MCGNet+：基于余弦相似度的改进运动想象分类
解决运动想象分类问题一直是脑信息学领域的难题。由于计算能力和算法可用性无法满足复杂的脑信号分析，准确度和效率是过去几十年运动想象分析的主要障碍。近年来，机器学习（ML）方法的快速发展使人们能够用更有效的方法来解决运动想象分类问题。在各种ML方法中，图神经网络（GNN）方法在处理相互关联的复杂网络方面显示出了其效率和准确性。GNN的使用为从大脑结构连接中提取特征提供了新的可能性。在本文中，我们提出了一种名为MCGNet +的新模型，它提高了我们之前的模型MutualGraphNet的性能。在这个最新的模型中，输入列的互信息形成了列间余弦相似度计算的初始邻接矩阵，从而在每次迭代中生成一个新的邻接矩阵。动态邻接矩阵与时空图卷积网络（ST-GCN）相结合，比不变矩阵模型具有更好的性能。实验结果表明，MCGNet+具有足够的鲁棒性来学习可解释的特征，并且优于目前最先进的方法。
M3NetFlow：一种用于综合多组学数据分析的新型多尺度多跳图 AI 模型
图 1. M3NetFlow 的模型架构。❶ 将独热编码和多组学特征集成到每个节点的向量中。然后，将药物-基因和基因-基因相互作用合并到邻接矩阵中。❷ 在子图中执行基于多跳注意的传播。❸ 使用组合加权邻接矩阵进行全局信号传播。❹ 下游任务。（1）解码药物节点对以预测药物协同作用分数。（2）使用池化策略预测患者结果。
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
复杂单位增益图的能量界限
AT 增益图 Φ = ( G, φ ) 是一种图，其中函数 φ 为边的每个方向分配一个单位复数，并将其逆分配给相反的方向。相关的邻接矩阵 A (Φ) 是规范定义的。T 增益图 Φ 的能量 E (Φ) 是 A (Φ) 所有特征值的绝对值之和。我们研究 T 增益图顶点的能量概念，并为其建立界限。对于任何 T 增益图 Φ，我们证明 2 τ ( G ) − 2 c ( G ) ≤E (Φ) ≤ 2 τ ( G ) p
使用正则图的基于EEG的情绪识别...
摘要 - 电脑摄影（EEG）通过电极测量不同大脑区域的神经元活性。许多关于基于脑电图的情绪识别的现有研究并不能完全利用脑电图通道的拓扑。在本文中，我们提出了一个正规化的图形网络（RGNN），以用于基于EEG的情绪识别。rgnn认为不同大脑区域之间的生物拓扑结构是在不同的脑电图通道之间捕获局部和全球关系。特别是，我们通过图神经网络中的邻接矩阵对脑电图中的通道间关系进行建模，在图神经网络中，邻接矩阵的连接和稀疏性受到人脑组织的神经科学理论的启发。此外，我们提出了两个正规化器，即节点的对抗训练（NODEDAT）和情绪感知的分布学习（EmotionDL），以更好地处理跨主题的EEG EEG变化和嘈杂的标签。在两个公共数据集（种子和种子IV）上进行了广泛的实验，在大多数实验环境中表明，与最先进的模型相比，我们的模型的性能优越。此外，消融研究表明，所提出的邻接矩阵和两个正则化器为我们的RGNN模型的性能贡献了一致且显着的增益。最后，对神经元活动的调查揭示了基于脑电图的情绪识别的重要大脑区域和通道间关系。
基于图的抑郁预测的脑电图方法
抑郁症已成为全球流行的心理健康问题。传统抑郁诊断方法的准确性由于各种因素而面临挑战，使主要识别成为复杂的任务。因此，当务之急是开发一种符合抑郁识别的客观性和有效性标准的方法。当前的研究强调了抑郁症患者与没有的人之间的大脑活动差异。脑电图（EEG）是一种生物学反射性且易于访问的信号，被广泛用于诊断抑郁症。本文介绍了一种创新的抑郁预测策略，该策略将时频的复杂性和电极空间拓扑结合在一起，以帮助抑郁诊断。最初，提取EEG信号的时频复杂性和时间特征，以生成图形卷积网络的节点特征。随后，利用通道相关性，使用并计算了大脑网络邻接矩阵。最终的抑郁分类是通过训练和验证图形节点特征和基于通道相关的脑网络邻接矩阵来实现的。提出的策略已使用两个公开可用的EEG数据集（MODMA和PERD+CT）进行了验证，分别达到了98.30和96.51％的明显准确率。这些结果肯定了我们提出的策略在使用脑电图信号预测抑郁症方面的可靠性和效用。此外，这些发现证实了脑电图时间复杂性特征的有效性是抑郁预测的有价值的生物标志物。
计算机应用中研究能力测试的教学大纲
通过“ C”语言进行数据结构：算法复杂性和时间空间权衡，堆栈实现，操作，推动和POP，链接表示，插图转换为前缀和后缀表达式；队列链接的表示和实现，操作，创建，添加，删除，完整和空，圆形队列，Deque，Priority Queue;链接的列表 - 单独链接列表的实现，双向标头列表，链接列表的遍历和搜索，溢出和下部流程，插入和删除；树二元树和二进制搜索树及其代数表达；霍夫曼算法，搜索和分类数据结构，图形，表示，邻接矩阵，遍历，最低成本跨越树算法。
