多智能体系统——竞争网络下异构多智能体系统的分组一致性问题 Group consensus of heterogeneous multi-agent system (附论文链接+源码Matlab) 多智能体系统——具有非线性不确定干扰的多智能体系统的固定时间事件触发一致性控制（附论文链接+源码Matlab） 2021年五一杯数学建模消防救援问题思路 2021年MathorCup A题自动驾驶中的车辆调头问题思路（附论文 程序链接)

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

农村公交与异构无人机协同配送优化

PacketFence 什么是PacketFence？ PacketFence是一个完全受支持的，受信任的，免费和开源的网络访问控制（NAC）系统。 具有令人印象深刻的功能集，包括用于注册和补救的强制门户，集中的有线和无线管理，802.1X支持，有问题的设备的第2层隔离，与IDS解决方案和漏洞扫描程序的集成； PacketFence可用于有效保护网络-从小型到大型异构网络。 您想知道谁在您的网络上吗？ 您想根据谁在连接来为您的网络提供不同的访问权限？ PacketFence为您服务！ 安装 请遵循《提供的说明。 更多信息 自上次发行以来的重大变化请参见。 升级吗？ 请参阅《 。 有关更多详细信息和开发人员可见的更改，请参见的。 支持 加入或寻求。 贡献 为了创建最佳的开源NAC解决方案，PacketFence付出了巨大的努力。 您可以通过多种方式为项目做出贡献。 您是网络供应商

为DCC建立完善和合理的容灾系统，首先要解决的课题是“异构容灾”。IBM希望通过SVC在一个复杂的异构存储环境，搭建一个统一的容灾平台，为公司中的人员减轻超负荷工作的问题，通过BM TotalStorage SVC为用户提供一个丰富的、自动化和虚拟功能随需应变的存储环境。帮助企业提高应用可用性、存储资源使用率和存储管理员的工作效率。

酮醇酸还原异构酶抑制剂的分子对接法设计与生物活性，王宝雷 ，马翼，酮醇酸还原异构酶（KARI）是一个有前景的除草剂靶标酶，有关其抑制剂的设计研究鲜有报道。在文献报道的菠菜KARI酶复合物0.165 nm高分�

RealSync技术与远程磁盘镜像技术的根本区别在于:RealSync是逻辑级容灾解决方案，它通过传输和运行数据库事务（Transaction）来保持生产和备份数据库数据的一致性。一旦数据库因某种情况而不可用时，备份数据库将正常切换或故障切换为新的生产数据库，以达到无数据损失或最小化数据损失的目的，为业务系统提供持续的数据服务能力。同时，可以利用备份数据库的数据提供查询、统计分析、数据抽取等增值服务。

项目介绍 DataLink是一个满足各种异构数据源之间的实时增量同步、离线全量同步，分布式、可扩展的数据交换平台。 项目背景 着眼于未来，我们的目标是打造一个平台，满足各种异构数据源之间的实时增量同步和离线全量同步，支撑公司业务的快速发展。在充分调研的基础之上，我们发现，没有任何一款开源产品能轻易的满足我们的目标，每个产品都有其明显的短板和局限性，所以最终的选项只有"自行设计"。但自行设计并不是凭空设计，现有的数据交换平台、已有的经验、大大小小的开源产品都是我们的设计根基，与其说是自行设计，倒不如说是站在巨人的肩膀上做了一次飞跃。由此诞生了DataLink这样一个产品： 满足各种异构数据源之间的实时增量同步和离线全量同步 平台提供统一的基础设施（高可用、动态负载、同步任务管理、插件管理、监控报警、公用业务组件等等），让设计人员专注于同步插件开发，一次投入，长久受益 吸收、整合业内经验，在架

针对多源数据库之间的异构差异及互操作应用，分析和研究了异构数据集成体系结构、模式映射、模式 冲突及解决办法、查询处理、数据集成及数据管理等相关问题，提出了中间件体系结构的异构多源数据库整合系统 解决方法，模式映射方案采用GAV，系统采用JAVA语言设计，使用JBc~4．2设计，算法采用类JAvA语法描述，模 式以及模式集成信息采用XML描述，以实际用例测试，成功解决了模式冲突的消解、全局查询的分解和数据集成 处理等问题，系统运行效果良好，具有实际应用价值。

我们报告了偶数核$ ^ {178} $ W中Kπ= 11−和12+四准粒子态的半衰期的首次测量。 亚纳秒半衰期是通过对法国奥尔赛ALTO工厂的NuBall阵列的LaBr $ _ {3} $（Ce）闪烁探测器检测到的数据应用质心偏移方法来测量的。 这些状态的半衰期只有通过几种实验技术的组合才能通过实验获得-闪烁器快速定时，脉冲束的异构体光谱以及NuBall阵列提供的逐事件量热信息。 对于Iπ= 11-和12+状态，测得的半衰期分别为476（44）ps和275（65）ps。 衰减过渡包括受阻较弱的E1和E2分支直接绕过两个准粒子状态，直接分支到基态带。 这是对E1过渡的首次此类观察。 小障碍的解释取决于基态带和t带之间的混合。