机器人感知，因子图

SumProductLab 提供了一组用于构建因子图的基本因子节点。 人们可以通过实例化必要的约束节点、将它们连接起来并提供一些证据来尝试想法。 和积（或置信传播）算法将计算整个网络中每个节点的消息。 最后，可以计算图中任何变量的边际概率。 因子图可用于对各种系统进行建模。 这意味着可以使用相同的算法来解决不同性质的问题。 提供了示例来演示预定义因子节点的用法。 可以在随附的 SumProductLab 参考中找到更多信息。 有关启动和安装，请阅读 SumProductLab 快速启动。

Factor graphs, belief propagation and variational__inference.pdf

ITIL4关键图表

Michael Galkin撰写了AAAI2020知识图谱论文相关研究趋势包括：KG-Augmented语言模型，异构KGs中的实体匹配，KG完成和链路预测，基于kg的会话人工智能和问题回答，包括论文，值得查看!

将该文件解压，共包含： lib/jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.3.jar; lib/ext/jmeter-plugins-graphs-basic-2.0.jar; lib/ext/jmeter-plugins-manager-0.11.jar

执照 Linux和macOS构建 Windows版本 窝 Zenodo 代码覆盖率 代码质量 覆盖范围扫描 声纳云 问题 目录 什么是超图？ 什么是超图分区？ 是图的概括，其中每个（超）边（也称为网）可以连接两个以上的顶点。 k向超图分区问题是对众所周知的问题的推广：将顶点集划分为k个有界大小（不超过平均块大小的1 +ε倍）的不相交的块，同时最小化定义在网。 最突出的两个目标函数是切割网和连接性（或λ− 1）度量。 切割网是图形划分中边缘切割目标的直接概括（即，将连接多个块的那些网的权重之和最小化）。 连接性度量还考虑了通过网络连接的块的实际数量λ。 通过将所有网络的（λ−1）值相加，可以精确地建模并行稀疏矩阵矢量乘法的总通信量，并再次获得一种度量，该度量可以还原为纯图形的边切。 什么是KaHyPar？ KaHyPar是用于优化割线和（λ− 1）度量的多级超图分区框架。 它既支持递归二等分又支持直接k路径分区。 作为多级算法，它包括三个阶段：在粗化阶段，对超图进行粗化以获得较小的超图的层次结构。 在对第二阶段的最小超图应用初始分区算法之后，取消粗化，并且在每个级别上，均使用局部

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。

因果性是人工智能中重要的研究课题，在多数真实场景中都离不开因果关系。本文来自Julian Schuessler讲述了因果图（Causal Graphs），期待感兴趣的研究者及时下载学习。

Image Graphs 是多个函数的集合，用于根据图像中的像素邻居关系制作和可视化图形。 函数 imageGraph 和 imageGraph3 为图像中的每个像素制作包含一个节点的图形。 函数 binaryImageGraph 和 binaryImageGraph3 为二进制图像中的每个前景像素生成包含一个节点的图形。 函数adjacentRegionGraphs 从标签矩阵生成一个图。 图中的边代表相邻的标记区域。 函数 plotImageGraph 可视化由 imageGraph 和 binaryImageGraph 生成的图形。 Image Graphs 使用 MATLAB R2015b 中引入的图形功能。