GAT 1059-2013PDT安全规范,规定了应用于警用数字集群(PDT) 通信系统中鉴权、空中接口安全和端到端安全等方面的技术规范和要求。
2023-02-25 22:05:52 1.28MB PDT安全
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图神经网络(Graph Neural Network,GNN)GCN/GAT/Graphsage
2022-12-28 14:27:43 953KB 图神经网络 GCN GAT
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《公安视频图像分析系统 第1部分:通用技术要求》(GAT 1399.1-2017)
2022-12-27 10:14:47 581KB 视频图像分析 视频解析 1399 GA/T
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图模型中数据预处理所用的脚本, 包括dgl,gcn,gat都是用的这个预处理过程。
2022-12-06 17:26:30 7KB 图模型 gcn gat 预处理
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资料非常完整
2022-11-22 21:45:57 10.3MB GAT 1400
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图卷积网络 | PyTorch实现图卷积网络(GCN、GAT、Chebnet)的交通流量预测 > 交通流量预测。图卷积网络(GCN、GAT、Chebnet)的实现 用PyTorch实现 > > 要求 > > - Pytorch > > - Numpy > > - Pandas > > - Matplotlib > > 数据集实例: > > 这些数据集由加州交通局性能测量系统(PEMS-04)收集。 > > 数量:307个检测器 > 特点:流量、占用、速度。 > > 探测数据分析。 > > 1.有三个特征:流量、占有率和速度。首先,我们对数据分布进行可视化分析 > > 2.运行代码:python data_view.py > > 3.每个节点(检测器)都有三个特征,但两个特征的数据分布基本上是静止的,所以我们只取第一维特征。 > > 读取数据集。 > > 在traffic_dataset.py文件中,get_adjacent_matrix和get_flow_data函数是用来读取相邻矩阵和流量数据。 > > 模型训练。 > > 在traffic_predi
2022-11-21 15:26:58 39.65MB 图卷积网络 交通流量预测 GCN GAT
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GAT 1400-2017公安视频图像信息应用系统第1部分:通用技术要求, 第2部分:应用平台技术要求,第3部分:数据库技术要求, 第4部分:接口协议要求
2022-11-17 14:46:31 4.05MB GAT 1400
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GAT 1337-2016银行自助设备防护舱安全性要求 GAT 1337-2016银行自助设备防护舱安全性要求
2022-10-24 17:04:46 6.51MB GAT 1337-201
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GAT626.1-2006活体指纹图像采集、拼接应用程序接口规范 第1部分:采集设备应用程序接口规范
2022-10-13 16:58:35 245KB GAT 626.1 2006
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GAT 626.2-2010 活体指纹图像应用程序接口规范 第2部分:图像拼接
2022-10-13 16:56:42 229KB GAT 626.2-2010
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