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人工智能（AI）最近经历了复兴，在视觉，语言，控制和决策等关键领域取得了重大进展。 部分原因在于廉价数据和廉价计算资源，这些资源符合深度学习的自然优势。 然而，在不同的压力下发展的人类智能的许多定义特征仍然是当前方法无法实现的。 特别是，超越一个人的经验 - 从婴儿期开始人类智能的标志 - 仍然是现代人工智能的一项艰巨挑战。 以下是部分立场文件，部分审查和部分统一。我们认为组合概括必须是AI实现类似人类能力的首要任务，结构化表示和计算是实现这一目标的关键。就像生物学利用自然和培养合作一样，我们拒绝“手工工程”和“端到端”学习之间的错误选择，而是倡导一种从其互补优势中获益的方法。我们探索如何在深度学习架构中使用关系归纳偏差来促进对实体，关系和组成它们的规则的学习。我们为AI工具包提供了一个新的构建模块，具有强大的关系归纳偏差 - 图形网络 - 它概括和扩展了在图形上运行的神经网络的各种方法，并为操纵结构化知识和生成结构化行为提供了直接的界面。我们讨论图网络如何支持关系推理和组合泛化，为更复杂，可解释和灵活的推理模式奠定基础。作为本文的配套文件，我们还发布了一个用于构建图形网络的开源软件库，并演示了如何在实践中使用它们。

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用户兴趣建模大赛top10开源代码 下面分别列出了这三部分对应的代码文件，依次每个代码文件的功能，输入，输出进行了详细说明。 1.预处理 merge_smallfiles.py 功能：将视觉特征的小文件合并；输入：视觉特征，存放于单独的小文件中；输出：train0.pkl，train1.pkl，test.pkl说明：由于内存限制，将训练集的视觉特征存放在两个文件中； random_sample.py 功能：分别在训练集和测试集视觉特征中采样10％，用于视觉特征聚类；输入：train0.pkl，train1.pkl，test.pkl输出：train0_sample0.1.pkl，train1_sample0.1.pkl，test_sample0.1.pkl 2. feature_engineering kmeans.py 功能：在10％的视觉特征上训练kmeans聚类算法，变为所有视觉特征进

开源代码使用指南  开源代码（Open Source）：是促进软件发展的一种协作方式。与商用软件不同，它公开源代码， 允许用户直接拿来学习、开发。使用Open Source的应用受到Open Source的许可证限制，如有些 Open Source限制商用等。  Open Source许可证（Open Source License）：能成为Open Source的Source都有一个许可证， 许可证说明规定了这段Open Source允许被应用的方法

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开源文件系统，可以生成虚拟硬盘 dokan.sys是内核态文件系统驱动，当此驱动安装之后，就可以创建自己的文件系统了。而我们创建文件系统（实现Dokan库的API）的程序称为文件系统程序。这时，程序提出的文件操作请求（例如CreateFile, ReadFile, WriteFile）就会送到Windows I/O subsystem (内核中运行)，后者会继续将请求送到dokan.sys。文件系统程序可以利用dokan.dll提供的函数将我们的回调函数（操作实现函数）注册到dokan.sys中，后者会在收到请求之后调用这些我们提供的函数。回调函数的结果会送回提出请求的程序。