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Bridging the Gap between Spatial and Spectral Domains:A Survey on Graph Neural Networks 深度学习的成功在各种机器学习任务中得到了广泛认可，包括图像分类、音频识别和自然语言处理。作为深度学习在这些领域之外的扩展，图神经网络 (GNN) 旨在处理以前的深度学习技术难以处理的非欧图结构。现有的 GNN 使用各种技术呈现，这使得直接比较和交叉引用更加复杂。尽管现有研究将 GNN 分为基于空间和基于光谱的技术，但尚未对它们的关系进行彻底检查。为了弥补这一差距，本研究提出了一个系统地整合了大多数 GNN 的单一框架。我们将现有的 GNN 组织到空间和光谱域中，并暴露每个域内的连接。谱图理论和近似理论的回顾在进一步研究中建立了跨空间和谱域的强关系。

关于 是基于的开源工具箱，用于模拟在压力驱动和/或电动驱动的情况下的广义牛顿流体（GNF）和粘弹性流体。 除连续力学求解器外， 还具有布朗动力学求解器，可分别模拟聚合物分子。 使用的单相流动求解器背后的理论可以在 （ 对于压力驱动流，在对于电驱动流，在对于具有共轭传热的非等温流。 布朗动力学求解器在。 从4.0版开始， 包含接口到三个外部库的稀疏矩阵求解器： ， 和 。 如Pimenta F. and Alves MA，2019，Computer＆Fluids中所述，已经实现了耦合和分离求解方法。 含有粘弹性流体模型库已经基于由viscoelasticFluidFoam使用的库被开发（FAVERO等人，2010，J.非牛顿流体机甲。） ，已经存在于泡沫延伸4.0 。 特征 所有功能均适用于2D / 3D问题和通用网格； 连续力学的代码与MPI完全并行； 所有求解器都支持移

计算机系统系统架构与操作系统的高度集成

加利福尼亚伯克利大学的嵌入式系统课程——Lee & Seshia: Introduction to Embedded Systems - A Cyber-Physical Systems Approach的英文原版课件，总共720页，制作了详细的书签。

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随机过程模型、估计与控制的权威之作，内容通俗易懂，是一本非常不错的入门级读物。

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