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图的机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着大量新兴方法和技术的出现，关于图形学习的文献蓬勃发展，为不同的图形相关任务手动设计最优机器学习算法变得越来越困难。为了解决这一关键挑战，图上的自动机器学习（AutoML）将图机器学习和AutoML的优点结合在一起，正受到研究界的关注。因此，本文对图自动建模进行了全面的研究，主要研究了图机器学习的超参数优化（HPO）和神经结构搜索（NAS）。我们进一步概述了与自动图形机器学习相关的库，并深入讨论了AutoGL，这是第一个针对图形的AutoML的专用开源库。最后，我们分享了我们对自动化图机器学习未来研究方向的见解。本文是我们所知的第一篇关于图自动机器学习的系统和全面的综述。

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颅骨分割matlab代码自动检测 关于 该管道旨在仅使用T1加权MRI自动检测中风患者的脑部病变。 管道结合了无监督和有监督的方法来检测脑部病变。 首先，无监督方法执行从原始空间到标准空间的统一分割归一化图像，并生成不同组织类型（灰质，白质和液体）的概率图。 这使我们可以通过将标准化MRI与健康对照对象进行比较来构建初始病变概率图（LPM）。 然后，我们执行基于非刚性和可逆图集的配准，以细化灰质，白质，CSF和病变的概率图。 这些概率图与归一化MRI结合以构建三种类型的特征，我们使用监督方法来训练三个支持向量机（SVM）分类器以用于组合分类器。 最后，组合分类器用于完成病变检测。 版本 2015年4月15日 用法 安装 该管道要求您已安装Matlab和SPM8。 将“ AutomatedLesionDetection”文件夹及其所有内容放在SPM的工具箱文件夹中。 病变分割示例（使用预先生成的图像） 启动Matlab并启动SPM8（通过在Matlab命令行中输入“ spm fmri”）。 在SPM主窗口中按“批处理”按钮以显示“批处理编辑器”窗口 在“批处理”窗口中，选择“ SPM /

HTTP-Authorization via XMPP (JEP-70)：一种自动登录解决方案。 包括客户端和服务器组件。

ISO 22737:2021 Intelligent transport systems — Low-speed automated driving (LSAD) systems for predefined routes — Performance requirements, system requirements and performance test procedures. （智能运输系统-用于预定路线的低速自动驾驶（LSAD）系统-性能要求、系统要求和性能测试程序)

自动股票交易的深度强化学习：整体策略 该存储库提供了代码 的Jupiter Notebook重新实现了这种整体策略。 抽象的 股票交易策略在投资中起着至关重要的作用。 但是，在复杂而动态的股票市场中设计一种有利可图的战略是具有挑战性的。 在本文中，我们提出了一种深度集成强化学习方案，该方案可以通过最大化投资回报来自动学习股票交易策略。 我们训练一种深度强化学习代理，并使用三种基于行为者批评的算法来获得整体交易策略：近距离策略优化（PPO），优势参与者批评者（A2C）和深度确定性策略梯度（DDPG）。 集成策略继承并集成了三种算法的最佳功能，从而可以稳健地适应不同的市场条件。 为了避免在具有连续动作空间的训练网络中消耗大量内存，我们采用按需加载方法来处理非常大的数据。 我们在30支具有足够流动性的道琼斯股票上测试了我们的算法。 评估了具有不同强化学习算法的交易代理商的表现，并与道琼斯工业平均

自动论文评分器 该存储库包含为 CSCI-GA.2590-001 自然语言处理 15Spring 的最终项目编写的所有代码 团队成员： 禹城路 孙芳云 刘文英 我们的项目基于这里的 Kaggle 比赛： ://www.kaggle.com/c/asap-aes 跑步： 首先，您需要安装requirements.txt 中的所有包。 然后，使用 python run.py 运行整个程序。 并且程序会首先生成所有需要的特征并将它们存储到 FeatureData 目录中，然后将这些特征添加到训练数据和测试数据中。 程序会将训练数据存入 TrainingData 目录，将测试数据存入 TestData 目录。 该过程大约需要 4-5 个小时。 最后，程序将训练线性回归模型、梯度提升树模型和随机森林回归模型，并将结果存储在 Result 目录中。 提醒： 由于线性回归在高维数据集中表