用于学习分子图的分层消息间传递 这是用于学习分子图的分层消息间传递的 PyTorch 实现，如我们的论文中所述： Matthias Fey、Jan-Gin Yuen、Frank Weichert：(GRL+ 2020) 要求 (>=1.4.0) (>=1.5.0) (>=1.1.0) 实验 可以通过以下方式运行实验： $ python train_zinc_subset.py $ python train_zinc_full.py $ python train_hiv.py $ python train_muv.py $ python train_tox21.py $ python train_ogbhiv.py $ python train_ogbpcba.py 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用： @inproceedings{Fey/etal/2020,

behaviac是游戏AI的开发框架组件，也是游戏原型的快速设计工具 支持行为树BT，状态机FSM，HTN等多种范式 方便的编辑，实时和离线调试 支持全平台，适用于客户端和服务器，助力游戏快速顺序开发 是文档，教程，API，FAQ，源码，下载等一切的入口 您可以加入我们的QQ群433547396获得即时的帮助或信息反馈。 BehaviacSetup * .exe是安装包，内部包含重置的编辑器及示例。如需要自行构建，需要去或下载或克隆源码，然后可以访问获取帮助 行为是游戏AI开发的框架，也可以用作快速游戏原型设计工具 行为支持行为树，有限状态机和分层任务网络 行为可以在设计器中进行设计和调试，

在电力系统可靠性研究中，容量中断概率表 (COPT) 是基本的必要指标之一。 通常需要为生成器生成 COPT。 "Generator_COPT.m" 是一个函数，它采用以下三个输入为 Generator Bus 生成 COPT： 1. 发电机数量“G”， 2. 每个生成器的容量，以列矩阵 'PR' 的形式，使得 PR 的元素数等于 G。 3. 每个生成器的可用性以另一个列矩阵 'AV' 的形式表示，使得 AV 中的元素数等于 G。 生成的输出是给定输入的 COPT。 根据：“电力系统可靠性评估”第二版，作者：Roy Billinton 和 Ronald N. Allan，Plenum Press，纽约和伦敦，1996 年。 文章编号示例：2.2.2，第 24 页： 用户可以在命令窗口输入详细信息，如下所示： 1. G=3； 2. PR=[3;3;5]; 3. AV=[0.9

让我们从具有Amazon产品评论的数据集开始，构建结构化的类：6个“级别1”类，64个“级别2”类和510个“级别3”类。探索用于分层文本分类的各种方法。 train_40k.csv unlabeled_150k.csv val_10k.csv

这些函数实现了 3D SPIHT 算法，用于压缩 3d 小波系数。 这种 3d 小波系数是在视频序列编码期间产生的。

本文提出了一种新的优化算法，即分级人工蜂群优化算法，称为HABC，以解决射频识别网络规划（RNP）问题。 在提出的多层次模型中，较高层次的物种可以由较低层次的亚种群聚集。 在底层，每个采用规范ABC方法的子种群并行搜索零件尺寸最优值，可以将其构建为高层的完整解决方案。 同时，运用具有交叉和变异算子的综合学习方法来增强物种间的全局搜索能力。 针对一组10个基准优化问题进行了实验。 结果表明，与几种成功的群体智能算法和进化算法相比，拟议的HABC在大多数选定的基准函数上均具有出色的性能。 然后将HABC用于在两个不同规模的实例上解决现实世界中的RNP问题。 仿真结果表明，该算法在优化精度和计算鲁棒性方面优于RNP。

当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状，大小和密度的聚类组成的数据集时，大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足，我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法，其中采用最小生成树（MST）和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中，选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型，并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中，将对子组对进行过滤，并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。

针对日趋复杂的微处理器功能验证，提出一种基于分层思想的受限随机激励产生方法，通过测试层、场景层、功能层和指令层的多层约束，实现随机激励在不同粒度范围的高度可控性，精炼测试空间，加快验证的收敛速度。采用可配置的功能库，将处理器功能行为单元作为随机激励的构建基础，产生逻辑功能与通信接口结合的随机激励，实现系列处理器的验证复用。CKCore处理器验证的实验结果表明，该方法与受限随机激励相比，在功能覆盖率相同的情况下，激励编写量减少60%；在仿真时间相同的情况下，功能和代码覆盖率分别改善10%和5%以上，有效提高处理器验证的质量和效率。

网络 这是微软在EMNLP 2020的HMNet模型论文的官方代码，在PyTorch框架下实现。 要引用的相关是： @Article{zhu2020a, author = {Zhu, Chenguang and Xu, Ruochen and Zeng, Michael and Huang, Xuedong}, title = {A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with Cross-Domain Pretraining}, year = {2020}, month = {November}, url = {https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/end-to-end-abstractive-summarization-for-mee

从系统拆分、数据传输、数据处理、异常处理、统筹管控等角度分析研究架构设计模式，如分层、分割、异步、隔离、缓存、并行、容错、安全等等