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图的 Bures-Wasserstein 平均数
查找采样数据的平均值是机器学习和统计学中的基本任务。然而，在数据样本是图形对象的情况下，定义平均值是一项固有的困难任务。我们提出了一种新颖的框架，通过嵌入平滑图形信号分布空间来定义图形平均值，其中可以使用 Wasserstein 度量来测量图形相似性。通过在这个嵌入空间中找到平均值，我们可以恢复一个保留结构信息的均值图。我们确定了新图平均值的存在性和唯一性，并提供了一种计算它的迭代算法。为了突出我们的框架作为机器学习实际应用的有价值工具的潜力，我们在各种任务上对其进行了评估，包括结构化对齐图的 k 均值聚类、功能性脑网络的分类以及多层图中的半监督节点分类。我们的实验结果表明，我们的方法实现了一致的性能，优于现有的基线方法，并提高了最先进方法的性能。
NDA组织图
I.简介我们欢迎有机会向CMA提交我们最近发表的临时决策报告（PDR）的观点，以进一步进行其正在进行的云市场调查。我们同意CMA的总体观点，即英国各地的云服务竞争不佳。我们认为，由于竞争无效，云服务也有更多的潜力来推动更好的安全性和效率结果。尽管CMA的最新发现是朝着正确方向迈出的一步，但要确保所有企业和最终客户都可以从平等的基础上向云的过渡中受益，还有更多的事情要做。CloudFlare是一家连接云提供商，它提供解决方案，以使组织能够使员工，应用程序和网络更快，更具弹性和更安全，同时降低复杂性和成本。1 Cloudflare的服务套件包括1）服务，可保护和交付内容，数据和应用程序； 2）无服务器计算开发人员平台，其中包括用于边缘托管代码，数据存储和人工智能模型的产品，以及3）零信任安全产品，该产品为客户员工提供了身份验证并可以安全地连接到内部资源的能力。此提交列出了Cloudflare在云计算市场以及可以探索的潜在监管干预措施上的看法。
基于学习：图理论方法
在当代景观中，对配备强大的批判性思维和解决问题技能的劳动力的需求达到了前所未有的水平。这些认知能力被认为是驾驶迅速发展的全球环境的复杂性的必要性，而各个行业的雇主越来越强调其招聘标准（世界经济论坛，2020年）。应对这种不断增长的需求，教育领域发生了重大的转变，强调着将策略纳入课程中培养这些基本技能的策略（国家研究委员会，2012年）。在这种教育发展中，一个特别有希望的途径是采用基于游戏的学习（GBL）。这种教学方法利用了游戏的内在吸引力和参与度，以创建积极促进参与和知识获取的交互式学习环境（Kinzer等，2015）。GBL对传统学习方法提供的优点是多方面的，并为批判性思维和解决问题的技能的发展做出了重大贡献。1.1。基于游戏的学习的吸引力
基于图的机器学习方法
本研究文章使用图理论和机器学习技术探讨了Instagram影响者网络。随着社交媒体人物的日益影响，了解其网络结构和动态对于有效的营销和品牌参与至关重要。我们将Instagram的影响者生态系统建模为图形，并应用几种机器学习算法，包括Node2VEC和Word2Vec，以执行诸如链接预测和社区检测之类的任务。我们的分析揭示了影响者互动和网络连接性的重要模式，从而为有影响力的行为和在线社区的形成提供了可行的见解。这些发现为优化营销策略和增强社交媒体环境中的品牌合作提供了宝贵的影响。
MDSPGP-6 活动 c (2) 架空公共设施线路塔、杆、锚和小型
地下公用设施的附属设施 经授权的架空公用设施线路塔、杆和锚基础活动必须符合以下适用活动特定条件、本许可证的所有一般条件以及任何项目特定的特殊条件。本活动授权在美国所有水域建造或维护地上公用设施线路的基础、塔、杆和锚以及地下公用设施的小型附属设施，前提是基础和附属设施具有必要的最小尺寸，并在可行的情况下为每个塔腿使用单独的基础（而不是较大的单个垫块）。地下公用设施线路的小型附属设施必须是公用设施线路使用和维护所必需的，包括人孔、消防栓、阀门和其他小型固定装置。（第 10 节和/或 404 节；美国所有水域）。A 类影响限制和要求：
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。
人工智能之机器学习Artificial Intelligence Report of Machine ...
图 2-15 感知机 ............................................................................................................................. 18
大学'di siena dipartimento di Medicina Molecolare e Dello Sviluppo dottorato dotorato di ricerca in Medicina molecolare ciclo ciclo ciclo xxxv coordinatore c
图3形成肌肉纤维的收缩元件的示意图。由肌动蛋白和辅助蛋白肌动蛋白和肌钙蛋白组成的细丝锚定在Z盘上，Z盘主要由棒状肌动蛋白结合蛋白α-肌动蛋白形成。肌球蛋白形成的厚细丝由结构蛋白肌瘤锚定在M系的水平。其他基本蛋白质是钛，它像分子弹簧一样连接到Z-二烟的厚细丝，在肌肉发育过程中涉及肌动蛋白组装的Nebulin和smbisturin，它通过与Sank1.5的相互作用将收缩仪与SR膜连接到SR膜。图像改编自（Gokhin＆Fowler，2011年）。