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图神经网络的实战文档，可以给该领域的初学者提供参考。图网络（Graph Network, GN）是在拓扑空间（topological space）内按图（graph）结构组织以进行关系推理（relational reasoning）的函数集合。在深度学习理论中是图神经网络（ graph neural network, GNN）和概率图模型（Probabilistic Graphical Model, PGM）的推广

新零售浪潮已经冲击着中国零售市场高度分散的基本格局。文中将基于“新零售”视角，以阿里集团的盒马鲜生为例，探讨智慧物流在生鲜零售产业中的创新应用，分析物流“智慧化”的主要实现路径，即“四个智能 + 一个自动化”，并从新零售模式与物流调配两个角度分析当前盒马鲜生发展面临的制约因素，提出提升物流配送服务质量、改进仓储模式、加强供应链协同的应对策略，以期对盒马生鲜的进一步发展有借鉴作用。

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针对DV-Hop定位算法在节点分布不均匀的传感器网络拓扑环境下，跳数与跳距估计存在误差的问题，提出了ILDV-Hop改进算法。首先基于信标节点间估计距离与真实距离的差值，提出了一种全网络的有效跳距；其次在信标节点与未知节点间多跳计算过程中增添了修正值，同时利用接收信号强度指示（RSSI）值优化单跳值的大小；最后采用列文伯格—马夸尔特算法估计未知节点的最优位置。仿真结果表明，与传统DV-Hop算法以及基于拟牛顿迭代的DV-Hop算法相比，ILDV-Hop算法的定位误差分别减小了23%与10%左右，定位精度有了显著的提高。