再生性牙髓治疗的现行技术研究及展望，郑怡，高波，年轻恒牙通常因外伤、发育异常及龋坏导致牙髓根尖周炎。传统牙髓治疗如根尖诱导成形术和牙髓切断术存在根尖发育异常和治疗周期长

本内斯蒂2010年作品，主要讲述通讯中的音频信号处理，值得大家下载下来仔细研读

Hackerrank挑战 库中包含所有已解决的Hackerrank难题。 此存储库中的练习分为多个文件夹（每个挑战一个）： 30_days_of_code：完成了持续30天的durint编码挑战，难度增加。 由于无法解决javaScript的问题，因此已跳过了6天。 解决问题的方法：首先解决我，简单的数组求和，比较三元组，非常大的和，对角线差，加上负号，楼梯，最小-最大和，生日蛋糕蜡烛，时间转换，给学生评分，苹果和橙子，数字线跳转，在两套之间，打破记录，子阵列划分，可分割的和对，候鸟，程序员节，帐单划分，按火柴销售，图画书。 用 :cat_face: 由Martreyz。

LTE and the Evolution to 4G Wireless Design and Measurement Challenges，英文版电子书

D^3CTF 2019 CTF

因果关系的深度学习 建模功能的关系 学习图上的分布 表征是学习特征的丰富组成 潜在的因果变量 深度学习的因果关系 为什么DL有因果关系 DL中因果学习的基准 DL中因果学习的目标和架构 利用因果关系的概念来帮助DL

Challenges and Solutions for Fast Remote Persistent Memory Access Non-volatile main memory DIMMs (NVMMs), such as Intel’s Optane DC Persistent Memory modules, provide data durability with orders of magnitude higher performance than prior durable technologies. This paper explores the unique challenges that arise when building high-performance networked systems for NVMM. Compared to DRAM, we find that NVMMs have distinctive fundamental properties that pose unique challenges for networked access

sql-khan-academy:sql-khan-academy-challenges project_data_dig

Swift Coding Chanllenges, pdf, Swift编程练习集，包含数十个SWIFT编程问题，面试必备。

图神经网络是一种对没有固定结构的数据进行建模的诱人方法。然而，让他们按预期工作多年来经历了一些曲折。在本次演讲中，我将介绍图挖掘团队在谷歌上使GNN有用的工作。我将专注于我们已经发现的挑战以及我们为它们开发的解决方案。具体来说，我将重点介绍一些工作，这些工作实现了更富表现力的图卷积、更健壮的模型和更好的图结构。