图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的处理图域信息的方法, 它通过将图广播操作和深度学习算法结合, 可以让图的结构信息和顶点属性信息都参与到学习中, 在顶点分类、图分类、链接预测等应用中表现出良好的效果和可解释性, 已成为一种广泛应用的图分析方法. 然而现有主流的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)没有为图神经网络计算提供高效的存储支持和图上的消息传递支持, 这限制了图神经网络算法在大规模图数据上的应用. 目前已有诸多工作针对图结构的数据特点和图神经网络的计算特点, 探索了大规模图神经网络系统的设计和实现方案. 首先对图神经网络的发展进行简要概述, 总结了设计图神经网络系统需要面对的挑战; 随后对目前图神经网络系统的工作进行介绍, 从系统架构、编程模型、消息传递优化、图分区策略、通信优化等多个方面对系统进行分析; 最后使用部分已开源的图神经网络系统进行实验评估, 从精确度、性能、扩展性等多个方面验证这些系统的有效性.

针对矿山运输作业具有计划性、组织性、封闭性的突出特点,提出了矿山运输无人驾驶系统的作业 组织模型以及外部接口，梳理了系统设计需重点考虑的问题。在此基础上提出了矿山运输无人驾驶系统由地面管理与监控系统、车载自动驾驶系统和数据通信系统个子系统组成的系统架构，分析了该系统构架下各子系统应具备的功能，并概要描述了矿山运输无人驾驶系统的作业场景。露天矿山运输无人驾驶系统的研究成果可向具有同类特点的其他领域推广。

本文内容包括： 当前搜索引擎存在的问题 问答系统的历史 问答系统分类 构建问答系统 问答系统实例

基于Web的问答系统综述.pdf

介绍国内外对多摄像机的研究现状；描述了多摄像机目标跟踪系统的各种构架并进行分析比较；详细阐述各功能模块，分别就算法研究现状、存在的问题及发展趋势进行了分析和总结；最后对研究前景进行展望。

网络控制系统综述网络控制系统综述络控制系统综述网络控制系统综述

基本医疗保险计算机网络管理系统综述.rar

介绍了7种高速ADC系统（包括闪烁式ADC、折叠插值式ADC、流水线式ADC、Σ-△型ADC、时间交织式ADC系统、基于正交镜像滤波器组的ADC系统和混合滤波器组的ADC系统）的结构、基本原理、采样速率和分辨率，并对其性能进行比较，高速、高分辨率、低功耗是高速ADC系统发展的方向。

鉴于深度强化学习(DRL)在推荐系统研究中的出现，以及近年来取得的丰硕成果，本研究旨在对深度强化学习在推荐系统中的最新发展趋势提供一个及时而全面的概述。我们从在推荐系统中应用DRL的动机开始。

介绍了永磁同步直线电机技术、应用范围和直线电机的类型及选型,分析了直线电机伺服控制系统的多种控制方法存在的利弊,为直线电机的高精度控制的实现提供帮助。