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This is a book on the mathematical theory of quantum information, focusing on a formal presentation of definitions, theorems, and proofs. It is primarily intended for graduate students and researchers having some familiarity with quantum information and computation, such as would be covered in an introductory-level undergraduate or graduate course, or in one of several books on the subject that now exist. Quantum information science has seen an explosive development in recent years, particularly within the past two decades. A comprehensive treatment of the subject, even if restricted to its theoretical aspects, would certainly require a series of books rather than just one. Consistent with this fact, the selection of topics covered herein is not intended to be fully representative of the subject. Quantum error correction and fault-tolerance, quantum algorithms and complexity theory, quantum cryptography, and topological quantum computation are among the many interesting and fundamental topics found within the theoretical branches of quantum information science that are not covered in this book. Nevertheless, one is likely to encounter some of the core mathematical notions discussed in this book when studying these topics.

GAM ⠀ ⠀ 使用结构化注意的图分类的PyTorch实现（KDD 2018）。 抽象的 图分类是许多不同领域中实际应用中的问题。 为了解决这个问题，通常会计算某些图统计信息（即图特征），以帮助区分不同类别的图。 在计算此类特征时，大多数现有方法都会处理整个图形。 例如，在基于图的方法中，处理整个图以获得不同图或子图的总数。 但是，在许多实际应用中，图可能会嘈杂，仅在图的某些区域内会出现区分模式。 在这项工作中，我们研究了基于注意力的图分类问题。 注意的使用使我们可以专注于图表中较小但内容丰富的部分，从而避免在其余图表中产生干扰。 我们提出了一种新颖的RNN模型，称为图注意力模型（GAM），该模型通过自适应选择一系列“信息”节点来仅处理图的一部分。 在多个现实世界数据集上的实验结果表明，即使我们的方法仅局限于部分图形，该方法在图分类中也可以与各种众所周知的方法竞争。 该存储库提供了G

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RFC793，1323,1122,2018,2581源代码,构成TCP/IP协议。有感兴趣的可下载！！