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    将老东家「代码」上传至 GitHub 近六年,被索赔 65 万元:判赔 5 万元

    原告:新博医疗技术有限公司 被告:吴某某,男,1985年出生 新博公司向法院提出诉讼请求: 判令吴某某赔偿由此给新博公司造成的经济损失以及各项合理开支共计人民币650000元。 事实和理由: 新博公司生产销售的手术导航设备等医疗设备使用了“Panasee手术导航软件”(简称涉案软件),并申请了计算机软件著作权登记,获得了登记证书,对该软件享有合法权利。吴某某在新博公司工作期间,负责与涉案软件相关的研发工作,获得了涉案软件的源代码,在离职后,吴某某未经我方同意发表并进行传播,该部分代码是涉案软件的核心代码,

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    GNN 系列(一):Graph 基础知识介绍

    图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构,因为其独特的计算能力,而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言,图像,视频等)上取得了不错的成绩,但是在对非欧几里得空间数据(eg:社交网络、信息网络等)进行处理上却存在一定的局限性。针对该问题,研究者们引入了图论中抽象意义上的图(Graph)来表示非欧几里得结构化数据。并利用图卷积网络对来图(Graph)数据进行处理,以深入发掘其特征和规律。本文首先分别介绍了欧几里得结构化数据和非欧几里得结构化数据特点;然后,针对非欧几里得结构化数据的表示问题,引入了图论中抽象意义上的图(Graph)概念,并对图(Graph)中一些表示形式进行介绍;最后,通过一个简单的例子,对图(Graph)数据的应用进行介绍,以帮助读者加深对图(Graph)的理解。

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