关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

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。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

轻松画图标! 教你一分钟玩转PS路径描边

Photoshop的路径工具和钢笔工具,很容易被人忽视,功能很强大,一直很低调。今天咱一块唠唠怎么用路径和钢笔,快速绘制简易线状图标,这个看了都能做噢!!!!哪怕是第一天学PS,也能做到。有人说UI难学,摸不到门路,那就从这一课开始吧。最终线条图标:     

思维可视化工具的教学应用

思维可视化是利用图形化、形象化的形式来表达人们头脑中形成的概念、知识、思想等,把隐性知识显性化、可视化,方便人们思考、表达、理解并能促进交流的一种图形技术。该文在阐述思维可视化定义的基础上,研究了思维可视化工具在教学中的应用。     

学不可以已

《荀子?劝学》中有言:“学不可以已。”简明扼要地道出了学无止境的真理。学习是成事之基、创新之源,对于认知世界、增强本领,乃至修身养德,都意义重大。在新技术加速迭代、世界形势日新月异的当今社会,更加需要通过学习来不断获取知识、技能和思想的更新,进行不间断的、持续的充电,从而不间断地、持续地释放能量。