gui point-cloud ros lidar slam velodyne hdl-graph-slam C

【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks（去...

图神经网络( GNN )是图机器学习问题的首选方法，因为它们能够从图结构数据中学习最先进的表示。然而，由于用户方面的隐私问题、法规限制和商业竞争，将大量的真实世界图形数据集中用于GNN训练是令人望而却步的。...

Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks

Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks 原文地址时间：2019年 Introduction

探索异构图表示学习：Jhy1993的 Representation-Learning-on-Heterogeneous-Graph 项目详解

探索异构图表示学习：Jhy1993的 Representation-Learning-on-Heterogeneous-Graph 项目详解项目地址:https://gitcode.com/Jhy1993/Representation-Learning-on-Heterogeneous-Graph 在当前的大数据时代，复杂网络...

react-3d-force-graph

标签： JavaScript

Create React App入门该项目是通过引导的。可用脚本在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行该应用程序。打开在浏览器中查看它。如果您进行编辑，则页面将重新加载。您还将在控制台中看到任何...

Arbor-3-FSM-BT-Graph-Editor-v3.8.4

标签： unity插件

Arbor-3-FSM-BT-Graph-Editor-v3.8.4

T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction 用于交通流预测的时序GCN

标签：机器学习人工智能深度学习

T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction Abstract 准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。然而，由于受城市路网拓扑...

git log --oneline --graph

通过git log --oneline --graph -- ipmi 可以以图形的方式查看ipmi 这个目录的commits，特别针对merge类，例如291b38a 就包含下面的6个commits 。

ffmpeg学习日记513-源码-configure_filtergraph()函数分析及功能

标签： ffmpeg 学习

template_tagsffmpeg-4.1.10fftools/ffmpeg_filter.c 参数释义 fg:传入过滤图的结构体指针返回值：正确返回0，失败返回

novatec-service-dependency-graph-panel：用于可视化服务依赖关系图的Grafana面板

标签： performance monitoring grafana grafana-panel MonitoringTypeScript

Novatec服务依赖关系图面板的服务依赖关系图面板为您提供了许多功能，例如监视等待时间，错误和所需服务的请求。这个用于交互式面板将帮助您更好地可视化应用程序的过程。如何建造由于依赖性问题，请安装，如果...

VFX Graph - Summon Creatures VFX Graph - 召唤生物卷Unity特效插件包

标签： unity 插件游戏开发源码 C#

VFX Graph - Summon Creatures VFX Graph - 召唤生物卷Unity特效插件包支持Unity版本2021.3.29及以上描述 8 个召唤效果完全使用视觉效果图完成。 Part of the VFX Graph - Mega Pack - Vol. 4 该套餐包括： -5 ...

GNN图网络之生成模型（graph generative networks)---GRAPH-TO-GRAPH(JTNN-junction tree)

标签： GNN 图生成模型

最近开始看图网络相关的论文。（日常流水账记录）深度学习火了这么多年，感觉已经是一片红海。但是从深度学习这一成功例子中衍生出来的GNN网络目前为止还算是一篇蓝海。仅仅是从CNN中照搬过去的pooling，attention...

基于RV1126平台imx291分析 --- open及media graph分析

Linux v4l2架构学习总链接基于RV1126平台imx291分析 --- 先研究media再分析应用调用文章中一开始就被media相关的吓退了。一星期的时间去研究media相关知识，现在终于可以动手了 rkcif_fh_open() ...

20240318-2-推荐算法Graph_Embedding

标签：推荐算法 embedding 算法

Graph Embedding 是一种将网络中对象之间的关系转换为每个对象的（向量）特征的一种技术。其主要想法是输入网络后，为每个对象生成一个（向量）特征，满足在网络中越相似的对象，其向量特征之间距离越接近。下面主要...

ACL 2023|《Double-Branch Multi-Attention based Graph Neural Network for Knowledge Graph Completion》...

标签：知识图谱人工智能

图神经网络(GNN)有效地利用知识图谱(KG)中的拓扑结构在低维空间中嵌入实体和关系，在知识图谱补全(KGC)中显示出强大的功能。KG具有丰富的全局和局部结构信息，然而，许多基于GNN的KGC模型不能通过设计复杂的聚合方案...

AAAI2018||ST-GCN：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action ...

在本博客中，我将对骨架动作识别任务中应用图卷积的开山之作ST-GCN进行重述，其中会参杂个人的理解。本篇博客内容为本人研究生阶段结课作业与论文部分内容，因此改进部分暂时未上传；本篇博客旨在于广大同学一起分享...

旷视CVPR2019图卷积多标签图像识别Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks论文...

背景：GCN刚出来，很多很容易想到的idea会被运用起来，很容易产生一些paper。我们解析此篇论文，了解其中原理，一来看看如何将图卷积应用于目前技术上，二来看到底如何快速的把准确率刷到state of the art以便发文章...

Nebula Graph-01-Nebula Graph简介和安装以及客户端连接

标签： Nebula Graph NebulaStudio

NebulaGraph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。NebulaGraph 的优势开源高性能易扩展易开发高可靠访问控制生态多样化兼容 ...

[论文精读]BrainVGAE: End-to-End Graph Neural Networks for Noisy fMRI Dataset

标签：人工智能计算机视觉深度学习

计算机-人工智能-脑科学与类脑智能

Diffusion Graph and Multi-hop Graph（扩散多跳图）

标签： diffusion graph multi-hop graph 扩散图

现有GNN网络基本都只从邻居聚合，虽然通过多阶多层的GNN之后可以得到远程信息，但其又免不了陷入过...所以这个想法就如上图，图比较抽象，详细来说需要先定义，graph G的节点集合为V，边集合是E。所有节点的特征矩.

多尺度动态图卷积神经网络----Multi-scale Dynamic Graph Convolutional Network for Hyperspectral Image ...

标签：深度学习 python 图卷积神经网络

一、摘要卷积神经网络（CNN）在表示高光谱图像和实现高光谱图像分类方面表现出令人印象深刻的能力。然而，传统的CNN模型只能对固定大小和权重的规则正方形图像区域进行卷积，因此不能普遍适用于具有不同对象分布和...

论文分析：View-GCN View-based Graph Convolutional Network for 3D Shape Analysis

标签： 3d 计算机视觉神经网络

论文阅读笔记：View-GCN: View-based Graph Convolutional Network for 3D Shape Analysis

Spatio-Temporal MLP-Graph数据集

标签：数据集

包括 3DHP_test.npz data_2d_h36m_gt.npz data_2d_h36m_hr.npz data_3d_h36m.npz whole_body_S0.05_f5_1_gt.npz

Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation简析

标签： multi-task 知识图谱推荐

Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation Introduction 在该论文中，将推荐系统和知识图谱建模视为两个分离但是相关的任务，设计了一个多任务学习的框架，利用知识图谱建模任务来...

GCN经典论文笔记：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

标签：算法人工智能矩阵

GCN开山之作论文解读：《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》

【图数据库】-- Neo4j & JanusGraph

标签：大数据知识图谱

JanusGraph 2 1.1. Neo4j 2 1.1.1 介绍 2 1.1.2 应用场景 2 1.1.3 优势 3 1.1.4 缺点 3 1.2. JanusGraph 3 1.2.1 介绍 3 1.2.2 应用场景 4 1.2.3 优势 4 1.2.4 缺点 5 2 Install 5 2.1 Neo4j 5 2.1.1...

V-REP学习笔记之Graph

V-REP学习笔记之Graph graph是仿真中可以记录，可视和导出数据的一个工具。将某一特定物体的数据类型以数据流的形式记录下来，可用以下三种方式可视化： Time graphs：time vs data stream X/Y graphs:data stream ...

3d-force-graph示例学习记录

标签：前端 3d

此文章仅用来记录3d-force-graph示例学习过程中的问题，以及相关笔记。

【翻译】图解Janusgraph系列-索引详解（Janusgraph Index）

标签： janusgraph index janusgraph index

介绍JanusGraph支持三索引类型：组合索引、混合索引、节点中心索引

Semi-supervised classification with graph convolutional networks

研究意义: 1、在拓扑图中可以有效的提取空间特征 2、拓扑图中每个顶点的相邻顶点数目可能不同，所以不能用同样大小的卷积核进行卷积操作本文主要结构如下所示: 一、Abstract ...提出将卷积操作应用到图上，通过...

在Vue中使用3d-force-graph渲染neo4j图谱

标签： neo4j 可视化 vue

在Vue中使用3d-force-graph渲染neo4j图谱最近用3d-force-graph做了下neo4j的可视化，3D效果很好。... large-graph-example 创建template标签，创建一个渲染容器标签graph，对其引用。 <template> &lt