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实体对齐旨在找到位于不同知识图谱中的等效实体,是实现知识融合的重要步骤.当前主流的方法是基于图神经网络的实体对齐方法,这些方法往往过于依赖图的结构信息,导致在特定图结构上训练得到的模型不能拓展应用于其他图结构中.同时,大多数方法未能充分利用辅助信息,例如属性信息.为此,本文提出了一种基于图注意力网络和属性嵌入的实体对齐方法,该方法使用图注意力网络对不同的知识图谱进行编码,引入注意力机制从实体应用到属性,在对齐阶段将结构嵌入和属性嵌入进行结合实现实体对齐效果的提升.在现实世界的3个真实数据集上对本文模型进行了验证,实验结果表明提出的方法在很大程度上优于基准的实体对齐方法. 相似文献
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锁相环广泛应用于宇航测控数传设备中,作为多型单机调制模块的重要器件,起到本振同步、信号倍频等关键作用。当前国内使用的宇航级锁相环器件多为进口器件,由于国际环境等因素的影响,现难以获得。国内中电24所生产的SB3336A型锁相环已经有了一定的使用条件,但都缺乏可靠性验证。为此,本文分析了SB3336A型锁相环的应用场景和性能指标要求,设计了可靠性研究流程,完成了锁相环产品的技术验证。以此为后续型号应用提供成型的验证项目和设计流程,降低锁相环的验证复杂度,减少重复流程。 相似文献
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