Graphs are useful data structures in complex real-life applications such as modeling physical systems, learning molecular fingerprints, controlling traffic networks, and recommending friends in social networks. However, these tasks require dealing with non-Euclidean graph data that contains rich relational information between elements and cannot be well handled by traditional deep learning models (e.g., convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs)). Nodes in graphs usually contain useful feature information that cannot be well addressed in most unsupervised representation learning methods (e.g., network embedding methods). Graph neural networks (GNNs) are proposed to combine the feature information and the graph structure to learn better representations on graphs via feature propagation and aggregation. Due to its convincing performance and high interpretability, GNN has recently become a widely applied graph analysis tool.

matlab最简单的代码因子图 该项目的目标是创建一个MATLAB / C ++框架，以推断Forney风格的因子图。 可以下载最新的软件包。 当前仅支持高斯分布。 更多内容 安装 只需解压缩.zip并运行installFFG.m 。 这将构建框架并将ffg添加到matlab路径。 应该可以在Windows和Linux下的Matlab 2012b上使用。 因子图简介 因子图是用于表示函数分解的一种特殊类型的图形模型。 它们最初是为解决编码和信号处理问题而开发的。 但是，它们的应用领域却令人困惑：贝叶斯和马尔可夫网络之类的众所周知的概率图形模型可以表示为因子图（通过Hammersley-Clifford定理）。 与因子图一起使用的算法使用沿着图的边缘传递的消息或摘要的概念，通常称为摘要传播算法。 我们将重点放在因子图的特定符号上，称为Forney-Style因子图（FFG）。 下面我们简要介绍一下这个概念。 有关更多详细信息，请参见 让我们从一个例子开始。 令f(w,x,y,z) = g(w,x,y) h(y,z)是几个变量的函数f(w,x,y,z)的因式分解。 表示这种分解的FFG如下

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S7-Graph_64bit 支持WIN7_64位操作系统

o365-inbox-spa ###Single Page App 使用 CORS 和 ADAL.JS 以及 Microsoft Graph 调用 Office 365 API 要求： 现有 Office 365 租户与用户。 可以在此处请求开发人员租户：为 安装： 从安装 node.js 从安装 Python（版本 2.7.x） 将此存储库克隆到本地目录中 在目录中打开命令提示符并运行“npm start” 打开您选择的支持 CORS 的 Web 浏览器并输入 查看实际操作（需要有效的 Office 365 帐户）： 转到： : 注意：当前“消息”和“我的文件”正在运行。 随着 Office 365 API 的部署速度越来越快。 ###使用的API ####Messages：列出收件箱中的消息、删除消息、发送消息。 消息： : /me/messages

Unity3d可视化插件，里面包含了许多可用的控件，可用于可视化大屏；大数据显示

Leo Grady梯队文献的matlab代码：包括基于图割模型谱聚类(等周割[3]、标准割)的点集聚类和图像分割，对图像建立的是一定邻域半径的连通图模型，对图像大小有限制，不能太大。 REREFENCES: [1] Leo Grady and Eric L. Schwartz. The graph analysis toolbox: Image processing on arbitrary graphs. Technical Report Pending, Boston University, Boston, MA, August 2003. [2] Leo Grady. Space-Variant Computer Vision: A Graph-Theoretic Approach. PhD thesis, Boston University, Boston, MA, August 2003. [3] L. Grady and E. L. Schwartz. Isoperimetric graph partitioning for image segmentation[J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2006, 28(3): 469-475.

Why_Graph.pdf

PyTextRank PyTextRank是一个Python实现TextRank作为，用于： 从文本文档中提取排名靠前的短语 对文本文档进行低成本的提取摘要 帮助推断从非结构化文本到结构化数据的链接 背景 与的更普遍用法相比， PyTextRank的目标之一是（最终）为提供支持。 这些方法可以互补的方式一起使用，以改善总体结果。 图算法的引入-特别是-为集成其他技术以增强执行的自然语言工作提供了更加灵活和强大的基础。 此处的实体链接方面仍然是计划中的后续版本，正在进行中。 在内部PyTextRank构造一个引理图以表示候选短语（例如，无法识别的实体）及其支持语言之间的链接。 一般而言，在短语排名之前丰富该图的任何方法都将倾向于改善结果。 丰富引理图的可能方法包括共和，以及在一般情况下利用知识图。 例如， 和都提供了推断实体之间链接的方法，并且可以将特定目的的知识图应用于特定的用例。 即使在文本中链接不是明确的情况下，这些也可以帮助丰富引理图。 考虑一段用不同的句子提到cats和kittens的段落：这两个名词之间存在隐含的语义关系，因为外kitten是外cat -因此可以在它

认知图谱 Cognitive Graph.pdf