首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN），使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。...根据图结构数据定义的计算可以用在各种领域中，从计算生物学和化学的分子分析到自然语言理解中知识图或图结构解析的分析都可以。...该研究的贡献如下： 展示了如何用 GNN 产生用于相似性学习的图嵌入； 提出了新型图匹配网络（GMN），该网络基于跨图注意力匹配来计算相似性； 实验证明，该研究提出的图相似性学习模型 GMN 在多个应用中都有良好的表现...图匹配网络 图匹配网络以一对图作为输入，计算它们之间的相似性分数。和嵌入模型相比，图匹配模型联合成对图计算相似性分数，而不是先将每个图独立地映射到向量上。...和图嵌入模型相比，图匹配模型能根据对比图改变图的表征。图匹配模型可以调整图的表征，在它们不匹配时放大它们之间的差异。
关于TerraGuard TerraGuard的主要目的是帮助广大研究人员轻松创建属于自己的虚拟专用网络，该工具基于WireGuard实现其功能。...//github.com/P0ssuidao/terraguard.git 工具部署 Terraform 我们需要以sudo权限执行安装和部署操作，因为我们需要权限在本地主机上安装代码包，配置一个网络接口并开启进程...： export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=path 测试-检测IP 首先，我们直接测试IP地址是否能够连通： curl ipinfo.io/ip 接下来，启动我们的虚拟专用网络...： sudo systemctl start wg-quick@wg0 测试虚拟专用网络的连通性： curl ipinfo.io/ip 移动端客户端 如果你想要使用移动端客户端，你则需要修改variable.tf...关闭虚拟专用网络 sudo terraform destroy 项目地址 TerraGuard：https://github.com/P0ssuidao/terraguard
，建立图模型，用图割，图搜索的方法对图像进行分割 外观模型：特定的目标区域往往具有特殊的外观，包括轮廓，形状，可以用外观模型进行匹配，做粗粒度的分割，或者对细粒度处理后的图像进行校正 多模态图像处理：融合结构信息和功能信息进行分割...对准两个模型（结构和功能）的图像，对两个模型的预测结果进行约束（比如希望两个模型的输出相近） 双模型交互迭代优化 多边形近似 对于某种目标区域，有着固定的多边形外观，可通过多边形近似的方法，标记出图像中近似的特征点...（pooling）很大，难以预测长期运动变化） 微观结构的清晰度，要同时逼近多模分布，避免单模生成的结果不够精确 解决方法 用领域中的规则去约束GAN，加入破坏规则的代价 缩小预测空间，保证宏观结构，加快细节生成...and directions 任务： 将文本，图像，语音，视频及其交互属性进行混合 多源融合+知识演化+系统演化 难点： 解决语义鸿沟（机器认识世界是什么） 意图鸿沟（机器理解人要达到什么目标） 离散的知识和连续的特征如何转化如何关联...图学习 对视觉数据可以计算相似度，对于整个数据集就可以得到一个相似度矩阵，学过图论的同学都知道，矩阵就是图 相似度矩阵 -> 图的邻接矩阵 -> 用图的方法对邻接矩阵进行优化 标号建模 标号平滑 标号学习
物联网设备中的网络犯罪是一个普遍且日益受到关注的问题。联网设备可能不仅存储用户的姓名和年龄，还会存储健康相关数据、用户位置和其他与身份相关的细节信息。...随着您拥有的连接设备数量成倍增加，您实际上为黑客增加了更多的进入点。 由于RasPi平台和物联网安全问题的激增，我预计2020年企业开始将RasPi与特定的安全解决方案结合起来，以帮助创建保护措施。...物联网设备通常能够自动连接到网络，这会增加有人通过VPN获得未经授权访问的可能性。...创建成本更低、更安全的物联网网络的另一个选择是软件定义周界SDP软件（software-defined perimeter）。...至少，SDP解决方案应支持应用程序级别的分段、隔离和保护（即，仅访问一部分网络），而不是全权访问网络（这可能会导致严重的问题）。 同样，重要的是要记住，一些企业在采用新技术时会面临挑战。
对准两个模型（结构和功能）的图像，对两个模型的预测结果进行约束（比如希望两个模型的输出相近） 主动外部模型 双模型交互迭代优化 基于能量函数做Graph Cut 曲面分割 对曲面做分层 建模成三维的图结构...->瓶颈检测（聚类）->像素与边缘的平均几何距离约束） 边缘匹配 识别 基于贝叶斯的视觉信息编解码 视觉信息->人脑->神经活动（编码）（反之解码，解码也可能解码为语义信息） fMRI检测神经活动 分类...，避免单模生成的结果不够精确 用领域中的规则去约束GAN，加入破坏规则的代价 缩小预测空间，保证宏观结构，加快细节生成 工作介绍： 景深风景生成 难点：要求空间结构合理，不能有严重的模糊 约束：从现有风景图像中对景深关系建模...（对区域进行标注， 不同区域有不同的远近限制） 建立位置和对象的关系，得到某个位置有某个对象的概率分布 Hawkes过程模型 根据对象对图层做分解，由概率约束建立图层约束 层内DCGAN，层间LSTM聚合出整图...loss优化 gan loss和视频相似度loss相加 交互运动视频生成 创意+规则约束+复杂场景+复杂交互 基于锚图的视觉数据分析 图学习 相似度矩阵 -> 图的邻接矩阵 -> 用图的方法对邻接矩阵进行优化
光纤收发器有单模和多模之分，其最根本的区别就是传输距离远近。...光纤收发器单模和多模的区别： 传输距离不同：双模的收发器的传输距离最多2公里，而单模收发器传输的距离可以达到100公里，双模的收发器的传输距离还要看是百兆的网络还是千兆的，千兆的只可以达到...500米，如果是2M的网络建议 用双模的收发器，价格便宜，而且传输功能大。...需要注意的是：看电信的给你的波长是多少，如果是单模的波长（1310或者1550)，那就必须的用单模的收发器，如果给的是多模的波长(850或者1310)就必须用多模的。...单模的收发器比多模的收发器贵几十元，光纤收发器还有发射距离，而且并不是越大越好，距离越远损耗就越大。 好了，以上内容就是飞畅科技关于光纤收发器单模和多模区别的介绍，希望能对大家有所帮助！
接着，我们通过多模态融合网络集成各单模态编码器的输出，该网络使用新型注意力机制等架构创新，有效地融合了不同模态的信息。...目前，研究者们在建立理解单模态、双模太的模型方面取得了巨大的进展，然而将这些工作推广到能够同时解译视觉、语言、语音的三模态系统上仍然是一项艰巨的任务。...三模态训练需要大量的三模态数据（例如，带文字描述的视频），而此类数据的规模往往比可用的单模态或双模态数据小好几个数量级。...模态融合模块 每个单模态编码器提取的特征会通过单层前馈网络投影，其维度等于融合网络的隐藏维度。我们将投影的特征输入给模态融合网络，生成集成的多模态表征。...这也许是因为音色能够反映出人类的情感。使用双模态数据比使用单模态数据的性能往往更好。在使用双模态数据时，使用「语言-语音」可以获得最佳的模型性能。
外观模型：特定的目标区域往往具有特殊的外观，包括轮廓，形状，可以用外观模型进行匹配，做粗粒度的分割，或者对细粒度处理后的图像进行校正 多模态图像处理：融合结构信息和功能信息进行分割 对准两个模型（结构和功能...）的图像，对两个模型的预测结果进行约束（比如希望两个模型的输出相近） 双模型交互迭代优化 多边形近似 对于某种目标区域，有着固定的多边形外观，可通过多边形近似的方法，标记出图像中近似的特征点 语音前沿技术... - 宏观结构的一致性（视频生成需要的像素感受野（pooling）很大，难以预测长期运动变化） - 微观结构的清晰度，要同时逼近多模分布，避免单模生成的结果不够精确 解决方法 用领域中的规则去约束...and directions 任务： 将文本，图像，语音，视频及其交互属性进行混合 多源融合+知识演化+系统演化 难点： 解决语义鸿沟（机器认识世界是什么） 意图鸿沟（机器理解人要达到什么目标） 离散的知识和连续的特征如何转化如何关联...图学习 - 对视觉数据可以计算相似度，对于整个数据集就可以得到一个相似度矩阵，学过图论的同学都知道，矩阵就是图 - 相似度矩阵 -> 图的邻接矩阵 -> 用图的方法对邻接矩阵进行优化 标号建模
BLE的两种芯片架构 蓝牙低功耗架构共有两种芯片构成：单模芯片和双模芯片。蓝牙单模器件是蓝牙规范中新出现的一种只支持蓝牙低能耗技术的芯片——是专门针对ULP操作优化的技术的一部分。...蓝牙单模芯片可以和其它单模芯片及双模芯片通信，此时后者需要使用自身架构中的蓝牙低能耗技术部分进行收发数据。双模芯片也能与标准蓝牙技术及使用传统蓝牙架构的其它双模芯片通信。...双模芯片可以在使用标准蓝牙芯片的任何场合使用。这样安装有双模芯片的手机、PC、个人导航设备（PND）或其它应用就可以和市场上已经在用的所有传统标准蓝牙设备以及所有未来的蓝牙低能耗设备通信。...然而，由于这些设备要求执行标准蓝牙和蓝牙低能耗任务，因此双模芯片针对ULP操作的优化程度没有像单模芯片那么高。...高性能计算｜网络系统与存储系统 高性能计算集群中一般采用专用高速网络，如 InfiniBand 网络，也有采用以太网（千兆网、万兆网）的系统。
： 按硬件平台系统结构分类： 单机OS：计算一台机器上，管理这一台机器的资源，例如（CPU、存储、外部设备等） 并行OS ：硬件平台必须是并行的， 网络OS：每台机器都有IP地址，进入网络都能够知道哪些机器进入此网站...在使用多模式结构风格的基础平台子系统结构中，不同的模式模块在不同的CPU特权模式下运行 单模式结构风格的结构特征： 使用单模式结构风格的基础平台子系统结构仅仅包含一个模式模块；该模式模块由应用软件和基础平台子系统共同组成...在使用单模式结构风格的基础平台子系统结构中，应用软件和基础平台子系统在同一CPU特权模式下运行 多模式结构风格与单模式结构风格的比较： 多模式结构风格： 有利于实现基础平台子系统的可靠性、安全性等非功能性需求...、安全性等非功能性需求 双模式基础平台子系统的结构风格： 若一个基础平台子系统使用了双模式结构风格，则称该基础平台子系统为双模式基础平台子系统 双模式基础平台子系统其总体结构包含两个模式模块；他们分别在两种不同的...进程的特点： 动态性：创建了才有的，一会在执行，一会没有执行的 并发性：多进程是在交替执行的 独立性：相互之间是独立的 异步性：他不是要同时执行的 进程的结构： 进程必须依赖的是：程序、数据、PCB（
相比之下，基于大型语言模型（LLM）的图推理具有更强的跨任务和泛化能力，但它们在特定任务上的性能往往逊色于专用的图神经网络模型。...MaxFlow（计算图中两点间的最大流）、 BGM（计算二分图的最大匹配）、 HP（寻找图中的哈密顿路径）和GNN（模拟GNN的消息传递）。...实验及结果 实验一: 基于不同模态图信息的模型的图推理能力对比 研究团队在GITQA-Base数据集上，根据不同的模态图输入类型（包括仅文本（T-Only）、仅视觉（V-Only）、以及文本加视觉（...对于开源模型（7B，13B），同样地，使用双模态数据训练出的GITA模型平均表现最佳。这些观察结果验证了同时使用视觉和文本信息能够增强模型的图推理能力，相比单模态模型可以实现更好的性能。...而对于闭源模型，使用双模态在八个任务中的五个上达到了最高准确率。
，入单模式全局哈希表 Pattern1 -> Rule1 Pattern2 -> 入双模式全局哈希表 (Pattern2, Pattern3) -> Rule2; 自有多模式集合set(Rule3, Rule4..., Rule5; 熵 := 3)下文讨论如何计算熵 Pattern3 -> 入双模式全局哈希表 (Pattern2, Pattern3) -> Rule2; 没有自有多模式集合。...匹配到“雪诺”时，检查“单模式规则查询表”，没有匹配。 把“雪诺”和“提利昂”合在一起生成一个唯一key，查“双模式规则建查询哈希表”，命中。...输入字符串 “xxxx雪诺xxxx夜王xxxx龙母xxxx异鬼军团xxxxx守夜人”undefined会连续匹配到5个模式，每匹配到一个模式，按照前述1，2的方法检查单模式哈希表和双模式哈希表。...一般地，命中第n次模式时，将会带来一次单模式哈希表的检查和 n-1 次双模式哈希表的检查。直到字符串扫描结束。进入处理多模式字符串的阶段。
图2 TinyVIRAT训练集样本分布比例图 为了解决上述问题，我们采用了如图3所示识别流程： 通过精选识别骨干网络并进行数据增强和平衡来减轻数据集的过拟合； 设计了高低分双模态行为识别框架，通过高分辨率识别网络的知识指导低分辨率行为识别网络的训练...表1 视频骨干网络和主要训练设定实验结果 高低分双模态行为识别框架 如上所述，TinyVIRAT这个低分辨率数据集常常无法清晰的显示行为主体的动作细节。...为了降低数据的噪声，增强部分动作细节，我们提出一种高低分双模态模型蒸馏训练框架，该框架以高分辨率视频知识作为引导，提升低分辨率目标行为的识别精度。...ir-CSN(SR+KD)模型取得了最佳的提交结果，在单模型上比去年的最佳方案提升了1.4%。 表2 高低分双模态蒸馏框架消融实验结果 后处理与模型融合 该数据集的长尾效应比较严重。...，主要的方案总结为以下三点： 选择了鲁棒高效的行为识别骨干网络，对长尾数据进行平衡和增强； 提出了高低分双模态行为识别训练框架，用超分辨率网络知识指导低分辨率行为识别； 设计面向长尾类别的模型融合和后处理方案
图2 TinyVIRAT训练集样本分布比例图 为了解决上述问题，我们采用了如图3所示识别流程： 通过精选识别骨干网络并进行数据增强和平衡来减轻数据集的过拟合； 设计了高低分双模态行为识别框架，通过高分辨率识别网络的知识指导低分辨率行为识别网络的训练...表1 视频骨干网络和主要训练设定实验结果 高低分双模态行为识别框架 如上所述，TinyVIRAT这个低分辨率数据集常常无法清晰地显示行为主体的动作细节。...为了降低数据的噪声，增强部分动作细节，我们提出一种高低分双模态模型蒸馏训练框架，该框架以高分辨率视频知识作为引导，提升低分辨率目标行为的识别精度。...ir-CSN(SR+KD)模型取得了最佳的提交结果，在单模型上比去年的最佳方案提升了1.4%。 表2 高低分双模态蒸馏框架消融实验结果 后处理与模型融合 该数据集的长尾效应比较严重。...，主要的方案总结为以下三点： 选择了鲁棒高效的行为识别骨干网络，对长尾数据进行平衡和增强； 提出了高低分双模态行为识别训练框架，用超分辨率网络知识指导低分辨率行为识别； 设计面向长尾类别的模型融合和后处理方案
如表中所述，现在的蓝牙实际上分为了三类：单模、双模和经典。那么，最官方的蓝牙版本称呼就是，单模蓝牙、双模蓝牙和经典蓝牙。 在这其中，最前沿的当属单模蓝牙了，也就是低功耗蓝牙。...——蓝牙小知识—— 在蓝牙设备中，存在着物理地址，我们也叫作蓝牙的MAC地址，这个地址是唯一的，就像咱们网络上的IP地址。同时还存在着一个叫做UUID的东西，可以把它理解为是IP地址中的端口号。...正如知道了IP地址和端口号，就知道了怎么链接到目标网络服务器位置，知道了蓝牙设备的MAC地址和UUID也就能够确定到具体是哪一台蓝牙设备了，这两者合起来就是蓝牙的唯一身份标识。...蓝牙的选用 既然有经典蓝牙和低功耗蓝牙之分，我们在设计物联网产品和智能硬件产品的时候，如何选择呢？ 经典蓝牙：蓝牙最初的设计意图，是打电话放音乐。...又要声音又要数据的，用双模蓝牙： 双模蓝牙，就是同时支持经典蓝牙音频和低功耗蓝牙。 如智能电视遥控器、降噪耳机等。
然而，由于世界本质上是多模态的，最近的研究尝试创建能够同时在多个模态中生成输出的多模态模型。...与词汇扩展技术不同，提出的架构更灵活和可组合，允许单模态骨干网络独立于多模态对齐微调进行预训练，同时通过冻结相应的骨干网络来保留任何单模态性能（例如，确保文本到文本生成的性能不降低）。...作者将这一改进归因于作者改进的交叉注意力在长上下文生成中的更好对齐能力以及从强预训练的单模态语音骨干网络微调作为基础。...未来的工作中，作者计划将模型扩展到两个以上的单模态解码器，以展示它如何用于结合更多模态（例如，同时理解和生成文本、语音、视频、图像等模态）。...尽管此架构可以扩展到三种或更多模态，但作者没有探讨是否可以仅使用双模态对齐数据来融合多于两种模态，因为三模态对齐数据更加稀缺。
云平台掌握配送过程及车辆各状态，根据实时数据下发指令，远程设置调控整个流程，做到智能、精确、便捷、高效。...支持4×LAN、1×WLAN、1×RS232(1×RS485)、1×RS485、SIM卡、TF卡、2×DI(可选)、3×继电器(可选)、3×ADC(可选)、4×POE供电(可选)、Wifi功能(可选)、单模双卡...(可选)、双模双卡(可选)。...3、全网通5g/4g网络，超强的边缘计算能力，整合数据采集、处理、执行，实时分析，安全高效，能提供更高速无损采集传输各种大数据如：文件、图片、动画、声音及视频等。...图片3.png 4、可兼容欧姆龙、西门子、三菱、台达、MODBUS等主流协议，支持二次开发，用户可根据需求进行私有协议开发、设备可兼容各行业规约标准，方便用户根据具体项目需求进行应用设备联网。
通过组合信号(特征向量)和图结构(邻接矩阵或邻接矩阵的变换)，GSP启发了图结构数据学习算法的发展。在标准信号处理问题中，通常假设观测值包含一些噪声，并且底层的“真实信号”具有低频。...图1：频率成分的精度 最近的许多GNN都是建立在图信号处理的基础上的。最常见的做法是用(增强)规范化邻接矩阵I − L˜ 和矩阵X的特性。...虽然SGC在基准数据集上计算速度快、精度高，但我们的分析表明，当特征输入是非线性可分的时，SGC会失败，因为图卷积部分对非线性流形学习没有贡献。为了实证证明这个观点，我们创建了一个人工数据集。...在实验E2中，我们研究了一个具有复杂的特征空间的人工数据集，以证明SGC等简单模型在分类时会失败。 表1给出了每个数据集的概述。 ? 表1：用于顶点分类的实际基准数据集和合成数据集 神经网络 ?...图像滤波器的去噪效果 对于每个数据集表1中,我们介绍一个白噪声N(0, 2)为特征向量?范围内(0.01,0.05)。根据定理8和定理7的含义，由于GCN的一阶去噪特性，它对特征噪声的容忍度较低。
在分析图数据中，最基本的挑战之一，就是如何将图的结构数据转化为使用标准机器学习方法可以直接处理分类和聚类问题的数值表示。...本文的主要目标就是创建一个新的图卷积网络模型，使得模型可以学习到针对图分类任务的有效特征。...这样一来，通过将他们的顶点和共有原型表征对齐，我们就可以确定图集 中的匹配的节点具有一致的可传递对齐信息。 B....2）对于每个图 ，我们利用之前提出的可传递节点匹配方法，来计算K级节点一致矩阵记录K维节点向量表示的一致信息 和 中的K维原型表征。...接着，本文根据它们的度来对 中K维原型表征进行排序，并根据其对 和 进行重排。 5）下一步，本文使用了基于深度的表示方法来表示节点向量，来计算所需要的K级节点一致矩阵 。
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