GAT 1059-2013PDT安全规范，规定了应用于警用数字集群(PDT) 通信系统中鉴权、空中接口安全和端到端安全等方面的技术规范和要求。

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）GCN/GAT/Graphsage

《公安视频图像分析系统 第1部分：通用技术要求》（GAT 1399.1-2017）

图模型中数据预处理所用的脚本， 包括dgl，gcn，gat都是用的这个预处理过程。

资料非常完整

图卷积网络 | PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测 > 交通流量预测。图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的实现 用PyTorch实现 > > 要求 > > - Pytorch > > - Numpy > > - Pandas > > - Matplotlib > > 数据集实例： > > 这些数据集由加州交通局性能测量系统（PEMS-04）收集。 > > 数量：307个检测器 > 特点:流量、占用、速度。 > > 探测数据分析。 > > 1.有三个特征:流量、占有率和速度。首先，我们对数据分布进行可视化分析 > > 2.运行代码：python data_view.py > > 3.每个节点（检测器）都有三个特征，但两个特征的数据分布基本上是静止的，所以我们只取第一维特征。 > > 读取数据集。 > > 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数是用来读取相邻矩阵和流量数据。 > > 模型训练。 > > 在traffic_predi

GAT 1400-2017公安视频图像信息应用系统第1部分：通用技术要求， 第2部分：应用平台技术要求，第3部分：数据库技术要求， 第4部分：接口协议要求

GAT 1337-2016银行自助设备防护舱安全性要求 GAT 1337-2016银行自助设备防护舱安全性要求

GAT626.1-2006活体指纹图像采集、拼接应用程序接口规范 第1部分：采集设备应用程序接口规范

GAT 626.2-2010 活体指纹图像应用程序接口规范 第2部分：图像拼接