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校园是每个本本厂商都不会忽视市场。从2006年开始,ThinkPad就会在每年春季开学之际,推出“学子特惠活动”。在活动期间,只要你有学生证,就能以非常优惠的价格买到指定的ThinkPad机型。 相似文献
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针对图数据的表示学习在推荐系统、链接预测等图下游任务已展现出重要的研究价值。然而目前主流的方法存在一些缺陷:图卷积网络的固定传播模式限制节点表示的语义表达能力,以及编码器-解码器结构中的正则化重建阻碍学习节点间的差异化特征,这些都可能导致节点表示不能很好适应图下游任务。为此,基于互信息最大化理论提出一种多级特征增强的图表示学习模型,能以无监督的方式生成高质量的节点表示。模型使用提取器保留节点原始属性中的差异化特征,利用注意力聚合器维持编码空间中节点分布的局部相关性和全局差异性,应用深度图信息最大化策略统一全局编码规则。实验结果证明,在几个基准图数据集上该模型在直推式学习和归纳式学习下的编码表现均超过了所有的主流对比基线。 相似文献
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随着社会经济的高速发展,生产、生活对电力资源的需求量也在上升,以往的电力营销管理模式不再适应电力企业的发展,精细化管理模式也逐渐在电力营销中被使用。在此形势下,结合精细化管理的意义和相关理念对电力营销的改革实践进行思考是至关重要的内容。 相似文献
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随着英特尔傲腾数据中心持久化内存模块(DCPMM)开始进入市场以及远程直接内存访问(RDMA)硬件成本的降低,设计融合非易失性内存(NVM)和RDMA的键值(KV)数据库面临新的机遇和挑战。构建基于NVM和RDMA的KV数据库的关键在于设计一个高效的通信协议。遗憾的是,现有工作或采用NVM不感知的RDMA协议,或采用低效的NVM感知的RDMA协议,这导致它们无法最大化KV数据库的性能。本文提出了BOOM协议——一种新型的NVM感知的RDMA协议。相较于NVM不感知的协议,BOOM协议允许直接对远端NVM进行RDMA操作,消除了冗余的数据拷贝;相较于现有的NVM感知的协议,它可以显著减少元数据请求,降低KV请求的端对端延迟。在BOOM协议的基础上构建了BOOM-KV,并针对服务端中央处理器(CPU)利用率和宕机持久化等问题进一步进行优化。将BOOM-KV与最新的研究成果进行对比,结果表明,BOOM-KV能显著降低请求延迟,其中PUT延迟最大降低了42%,GET延迟最大降低了41%,并且展现出良好的扩展性。 相似文献
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<正> 农药三废治理是我国环保工作十二项重大专题之一。农药生产废水为害极大,其处理也比较困难。目前国内绝大多数农药生产工厂排出的农药废水均未处理,部分厂采用不经前处理,稀释后直接进行生化处理的方法,效果较差。为提高处理效率,必须根据不同组分及稀、浓程度,以便选择各种适宜方法进行单级或多级处理。 相似文献