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。     

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。     

财务共享再造油企经管体系

<正>财务共享服务,可以降低风险,进而有效提升财务管理水平。财务共享服务中心模式的出现,实现了将不同国家、地点的实体的会计业务统一到一个共享服务中心进行记账和报告,而且不需要在每个公司和办事处都设会计。现在大型跨国集团公司如壳牌、道达尔、BP等通常采用财务     

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。     

高速公路应急预警信息系统设计研究

高速公路交通安全管理的重要部分是面对紧急情况能够采取紧急管理措施,根据这一措施我们建立了高速公路应急预警信息系统。高速公路应急预警信息系统实现了交警部门和高速公路公司监控设施资源的相互结合,形成了不同部门的协调对应紧急预警信息机能。这一高速公路应急预警信息系统的建立给我们管理高速公路产生的突发性紧急事件带来了极大的便利,这一措施产生了非常大的社会效果。经过分析多条高速公路的紧急突发事故,发生在一次事故之后由于报警的不及时和报警地方的不确定以及急救信息的传播不到位,导致了事故的影响扩大,我们根据这一需求制定了高速公路应急预警的方案以及具体的步骤。     

第三代医疗信息系统发展特点探讨

文章论述未来医疗信息系统的发展,关注焦点将从医院内部医务人员的角度向患者用户的使用体验延伸。医疗信息系统与金融、通信企业等社会资源合作,为患方提供人性化个人化的服务,将是医疗信息系统功能的发展趋势,也是第三代医疗信息系统的主要特征。