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DGCNN.pytorch 此仓库是用于点云学习的动态图CNN的PyTorch实现（DGCNN） （ ）。我们的代码框架是从借用的。 请注意，DGCNN论文中用于分类的网络结构（图3）与该论文第4.1节中的相应描述不一致。 DGCNN的作者采用第4.1节中的分类网络设置，而不是图3。我们使用PS修复了图3中的错误，并在下面给出了修改后的图。 提示：点云实验的结果通常比2D图像面临更大的随机性。我们建议您多次运行实验并选择最佳结果。 要求 Python 3.7 PyTorch 1.2 CUDA 10.0 包装：glob，h5py，sklearn 内容 点云分类 运行训练脚本： 1024点 python main_cls.py --exp_name=cls_1024 --num_points=1024 --k=20 2048点 python main_cls.py --exp_name

Foundations and modelling of dynamic networks using Dynamic Graph Neural Networks: A survey 动态网络用于广泛的领域，包括社交网络分析、推荐系统和流行病学。将复杂网络表示为随时间变化的结构，网络模型不仅可以利用结构模式，还可以利用时间模式。然而，由于动态网络文学来自不同领域并使用不一致的术语，因此导航具有挑战性。同时，图神经网络 (GNN) 近年来因其在一系列网络科学任务（例如链接预测和节点分类）上表现出色的能力而受到广泛关注。尽管图神经网络很流行并且动态网络模型的好处已经得到证实，但很少有人关注用于动态网络的图神经网络。为了解决这项研究跨越不同领域以及调查动态图神经网络这一事实所带来的挑战，这项工作分为两个主要部分。首先，为了解决动态网络术语的歧义，我们建立了具有一致、详细的术语和符号的动态网络基础。其次，我们使用所提出的术语对动态图神经网络模型进行了全面调查。

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表 3.5 显示屏的物理分辨率 R0 的设置值 分辨率设置 典型的 DGUS 屏型号 00 640*480 DMT64480T056_03W 01 640*480 DMT64480T057_01W 02 800*480 DMT80480T070_07W 03 800*600 DMT80600T080_07W 04 1024*768 特殊定制屏 05 1024*768 DMT10768T057_01W 06 800*600 特殊定制屏 07 800*600 特殊定制屏 08 800*600 MGA01、MDVI01 09 1024*768 DMT10768T150_02W 0A 1280*800 未使用 0B 1024*600 DMT10600T102_02W 0C 1366*768 未使用 0D 240*320 特殊定制屏 0E 320*240 特殊定制屏 0F 480*272 DMT48270T043_03W 10 480*272 特殊定制屏 11 800*480 特殊定制屏 12 320*240 DMT32240T035_02W 2. 设置显示位时钟相位（R4） DGUS使用的液晶屏由于TCON 不同，其显示数据和显示位时钟的相位关系有两种，由R4寄存器来设置， 如表 3.6 所示。【注】该项出厂时已设置好，用户无需配置，若配置错误将导致显示画面抖动或出现毛边。 表 3.6 显示位时钟的相位关系 R4 设置值 显示位时钟的相位关系 00 显示数据在显示位时钟下降沿锁存 FF 显示数据在显示位时钟上升沿锁存 3. 设置串口波特率（R1、R5、R9） DGUS 屏串口通信时的波特率由 R1、R5、R9 寄存器设置。DGUS 屏出厂时 R1=07，即波特率为 115.2Kbps。 当 R1 的取值为 00-10 之间时，R5 和 R9 无效，可在 17 档波特率中选择一档，每档对应值如下表所示。 表 3.7 串口波特率设置 R1 设置值 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0A 0B 0C 0D 0E 0F 10 波特率/Kbps 1.2 2.4 4.8 9.6 19.2 38.4 57.6 115.2 28.8 76.8 62.5 125 250 230.4 345.6 6912 921.6

行业分类-物理装置-基于动态图的社交网络节点分类方法.zip

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