结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

对数字化改革与转型的思考

数字化转型和数字化改革是当前地方发展和改革中提出的新理念。从形式上看,数字化转型表现为社会各子系统基于数字技术建立的各种应用场景,数字化改革则是运用数字化技术、思维和认知对治理的体制机制、组织架构、流程手段等进行全方位、系统性重塑。如何进一步理解数字化转型与改革的根本内涵,需要从复杂社会系统的演变与治理上来思考,这里做简要讨论。     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

场景控制下的历史建筑环境再生复旦相辉堂改扩建工程

文章介绍了复旦相辉堂改扩建工程。建筑师通过分析复旦大学相辉堂的历史价值和校园格局,梳理出重要的历史场景,引用挪威建筑历史和理论学家诺伯舒兹的"场所与场所精神"理论,结合场景设计原理,延续叠合生长的设计理念,以重点场景控制为导向,对相辉堂进行修缮设计和改扩建设计。     

三维姿态监测技术在地震测井中的应用

在地震测井施工中,为监测地下检波器的运动特征,需应用三维监测技术。首先从映射几何的角度深入分析OpenGL的三维监测技术,建立OpenGL虚拟场景,然后分析检波器模型内外方位元素的表达,利用三维绘图技术建立检波器的立体模型,最后对所获取的坐标数据进行快速的三维绘图技术处理,形成实时可靠的立体模拟界面。实验结果表明:检波器的方位角模拟精确度能保证在1°以内,满足后期简化数据处理的要求。该技术应用在地震测井中时,具有远程、可靠、无损检测等特点,为操作人员提供直观可靠的观测决策平台,并且结合实际需求能够扩展多种功能模块,可广泛应用于测井过程中方位数据的获取。