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神经网络(GNNs)是一种针对学习图表示的神经网络结构，已经成为一种流行的学习模型，用于预测节点、图和点的构型的任务，并在实践中获得了广泛的成功。本文选取了广泛应用的消息传递神经网络和高阶神经网络的逼近和学习特性的新兴理论成果，重点从表示、概括和外推三个方面进行了综述。本文总结了数学上的联系。

平衡计分卡2 BCALM 2是一种生物信息学工具，用于根据测序数据构建压缩的de Bruijn图。 该存储库是BCALM软件的新并行版本。 它使用的是新算法，并使用库实现。 BCALM（版本1）的原始单线程代码仍可在以下位置获得： : 用法 阅读下面的说明进行编译，然后： ./bcalm -in [reads.fa] -kmer-size [kmer_size] -abundance-min [abundance_threshold] 例如 ./bcalm -in reads.fastq -kmer-size 21 -abundance-min 2 重要参数为： -kmer-size [int] k-mer大小，即de Bruijn图的节点长度。 -abundance-min [int] 设置阈值X，在此阈值以下，滤除（严格地）在数据集中少于X次的k-mers； 即通常

GrabCut -Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 图像处理中最nB的分割方法

该压缩文件包含DxDesigner 用户参考手册(DxDesigner Reference Manual)，二次开发(含有api接口)参考手册(DxDesigner Automation Reference)和指导手册(DxDesigner User`s Guide)，是从PADS里提取出来的

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时空图卷积网络用于基于骨架的动作识别，Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition，2018年AAAI论文

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Reinhard Diestel牛人的图论英文教材第3版（2005），已经解密。