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World File Search System邻接矩阵
通过光谱扩散的图生成
在本文中，我们提出了Grasp，这是一种基于1）图拉普拉斯矩阵的光谱分解位置的新型图生成模型和2）扩散过程。具体来说，我们建议使用剥离模型对特征向量和特征值进行采样，从中我们可以从中重建图形拉普拉斯和邻接矩阵。我们的突变不变模型还可以通过将它们连接到每个节点的特征值来处理节点特征。使用拉普拉斯频谱使我们能够自然捕获图形的结构特征，并直接在节点空间中工作，同时避免限制其他方法的适用性。这是通过截断符号来实现的，正如我们在实验中所显示的那样，这会导致更快但准确的生成过程。在合成和现实世界图上进行的一系列实验表明，我们模型对最新的替代方案的优势。
复杂网络的量子模拟
量子步行提供了一个自然框架，可以使用量子计算机来解决图形问题，在其经典对应物上展示了诸如搜索标记节点或缺失链接的预测之类的任务。连续的量子步行算法假设我们可以模拟量子系统的动力学，其中hamiltonian由图形的邻接矩阵给出。众所周知，如果基础图是行且可有效的行计算，则可以有效地模拟这样的模拟。虽然这足以适用于许多应用程序，但它限制了该类别的算法研究现实世界复杂网络的适用性，而现实世界中的复杂网络除其他属性中，其特征在于存在一些密集连接的节点，称为集线器。换句话说，即使所有节点上的平均连接性都很小，复杂的网络通常不是排-sparse。在这项工作中，我们将量子模拟的最新结果扩展到包含少量集线器但否则稀疏的图表。希望，我们的结果可能会导致量子计算对网络科学的新应用。
基于经典决策树的量子加速
GT ）量子查询其中 T 是决策树的深度，G 是猜测算法的最大错误数。在本文中，我们给出了一个简单的证明，并将这个结果推广到具有非二进制输入和输出字母表的函数 f ：[ ℓ ] n → [ m ]。我们进行这种推广的主要工具是最近为非二进制函数开发的非二进制跨度程序和对偶对手界限。作为我们主要结果的应用，我们提出了几个量子查询上界，其中一些是新的。特别是，我们证明了有向图 G 的顶点的拓扑排序可以用邻接矩阵模型中的 O（n 3 / 2）量子查询完成。此外，我们证明了邻接表模型中最大二分匹配的量子查询复杂度上限为 O（n 3 / 4 √ m + n）。
stgate：带有变压器编码器的时空图形注意网络，用于基于EEG的情绪识别
脑电图（EEG）是神经科学研究中的至关重要且广泛使用的技术。在本文中，我们介绍了一个具有变压器编码器（Stgate）的新型图神经网络，称为“时空图”注意力网络（Stgate），以学习情感脑电图信号的图表并改善情绪识别性能。在Stgate中，将变压器编码器用于捕获时间频率特征，这些特征被送入空间时间图以进行情感分类。使用动态邻接矩阵，提出的stgate自适应地学习了不同的脑电图通道之间的内在连接。为了评估跨主题的情感识别表现，对三个公共情感识别数据集（即种子，种子-IV和梦想家）进行了一项主题外的实验。拟议的Stgate模型在种子中达到了90.37％的最先进的情绪识别性能精度，在种子-IV中为76.43％，Dreamer数据集中分别为76.35％。实验证明了拟议的Stgate模型对跨主题EEG情绪识别及其在基于图的神经科学研究的潜力的影响。
有向图的对角化移位和过滤器
有大量数据是（或可以看作）由图的顶点索引的。例子包括生物网络、社交网络或互联网等通信网络 [1, 2]。为了将信号处理 (SP) 工具应用于此类图数据，包括移位、滤波器、傅里叶变换和频率响应在内的基本 SP 概念已被推广到图域 [3, 4]，并构建了图信号处理 (GSP) 的基础。GSP 有两种基本变体。[4] 中的框架建立在代数信号处理 (ASP) [5] 的基础上，从邻接矩阵给出的移位定义中推导出这些概念。相比之下，[3] 将图拉普拉斯算子的特征基定义为图傅里叶基。用 ASP 术语来说，它选择拉普拉斯矩阵作为移位算子。无向图。这两种方法都为无向图提供了令人满意的 GSP 框架。也就是说，由于移位算子是对称的，因此存在一个酉傅里叶基。因此，移位以及所有滤波器（多项式
在量子图中发现隐藏层
在复杂的网络中找到隐藏的层是现代科学中的一个重要且非平凡的问题。我们探索量子图的框架，以确定多层系统的隐藏部分是否存在，如果是这样，则其程度是多少，即那里有多少个未知层。假设唯一可用的信息是在网络的单层上波传播的时间演变，因此确实可以发现仅通过观察动力学而隐藏的东西。我们提供有关合成和现实世界网络的证据，表明波动力学的频谱可以以其他频率峰的形式表达不同的特征。这些峰表现出对参与传播的层数的依赖性，从而允许提取上述数量。我们表明，实际上，只要有足够的观察时间，人们就可以完全重建行范围标准化的邻接矩阵频谱。我们将我们的命题与用于多层系统目的的波数据包签名方法进行了比较与机器学习方法。
以基因编辑专利为重点的案例研究
技术预测研究是掌握技术发展趋势、为科研管理提供决策支持不可或缺的手段。对于专利文献而言，其并未提供关键词信息，使得基于关键词的技术预测方法在揭示特定领域的研究内容和隐藏主题方面存在一定的局限性。为了更好地体现专利中的技术信息，本文结合主题分析与社会网络分析对基因编辑技术的发展趋势进行了研究。首先，从Derwent Innovations Index中收集基因编辑技术专利数据。其次，采用文本挖掘软件绘制主题词网络图，结合逆文档频率（IDF）构建加权邻接矩阵，并利用社会网络分析获得技术主题词的中心度。最后，通过识别基因编辑的核心主题、凸显主题和新兴主题，探究基因编辑技术的技术趋势，并得到一些有意义的结论。基于分析结果，本研究发现基因编辑技术的发展受到伦理、法律、细胞污染等因素的制约。此外，未来的研究方向将更加倾向于优化基因编辑技术的安全性和效率。
BOT-206 Cr。 3（2+1）细胞生物学，遗传学和...
实现：在“ CC-213数据结构和算法”中研究的概念，性能分析/测量，稀疏矩阵，n维数组。堆栈：表达式评估。递归：回溯。队列：双端队列，自我引用类和动态内存分配。链接列表：单链接列表，循环列表，链接堆栈和队列（双端列表），双重链接列表。树：二进制树，二进制搜索树，高度平衡和AVL树的简介，作为优先队列的堆和堆，双端优先级队列。搜索：线性搜索，二进制搜索和索引类型。哈希：哈希函数，碰撞解决：开放的哈希，链接。排序：选择，气泡，插入，外壳，radix，合并，快速，堆排序的逻辑和算法实现。图形：图形术语，邻接列表和邻接矩阵以及图形的邻接列表表示。基本图形操作：广度首次搜索和深度第一次搜索，跨越树（BFSST，DFSST）。
通过光谱扩散快速生成-CUHK CSE
摘要 - 生成的图形结构数据是一个具有挑战性的问题，需要学习图形的基础分布。已经提出了各种模型，例如图VAE，图形和图扩散模型，以生成卑鄙且可靠的图形，其中扩散模型已实现了最先进的性能。在本文中，我们认为在整个图邻接矩阵空间上运行全级扩散SDE会阻碍从学习图拓扑生成中扩散模型，因此显着减少了生成图数据的质量。为了解决此限制，我们提出了一个有效但有效的图形光谱扩散模型（GSDM），该模型由图形光谱空间上的低级别扩散SDE驱动。我们的光谱扩散模型得到了进一步的证明，比标准扩散模型具有更强的理论保证。各种数据集的广泛实验表明，我们提出的GSDM被证明是SOTA模型，通过表现出比基线相比，同时表现出明显更高的生成质量和计算消耗少得多。
比较脑功能连接网络中的社区检测方法
摘要。脑功能网络对于理解功能连接组至关重要。计算功能磁共振成像 (fMRI) 脑活动区域之间的时间依赖性，我们可以得到区域之间的功能连接。矩阵形式的成对连接对应于功能网络 (fNet)，也称为功能连接网络 (FCN)。我们首先分析相关矩阵，它是 FCN 的邻接矩阵。在这项工作中，我们进行了一个案例研究，比较了在寻找脑网络节点社区时使用的不同分析方法。我们使用了五种不同的社区检测方法，其中两种方法是在过滤掉权重低于预定阈值的边后在网络上实施的。我们还计算并观察了结果的以下特征：(i) 社区的模块性，(ii) 大脑左右半球之间的对称节点分区，即半球对称性，以及 (iii) 分层模块组织。我们的贡献在于找到一个合适的测试平台，以比较使用不同语义的方法的结果，例如网络科学、信息论、多元分析和数据挖掘。