【摘 要】
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知识图谱可以通过高效组织海量数据实现信息的有效抽取，因而基于知识图谱的推荐方法得到了广泛的研究和应用。针对图神经网络在知识图谱建模中的采样误差问题，提出了一种无采样协作知识图网络(Non-Sampling Collaborative Knowledge Graph Network, NCKN)的新方法。首先，设计了无采样知识传播模块，它通过在单个卷积层使用不同大小的线性聚合器来捕捉深层次的信息，实
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知识图谱可以通过高效组织海量数据实现信息的有效抽取，因而基于知识图谱的推荐方法得到了广泛的研究和应用。针对图神经网络在知识图谱建模中的采样误差问题，提出了一种无采样协作知识图网络(Non-Sampling Collaborative Knowledge Graph Network, NCKN)的新方法。首先，设计了无采样知识传播模块，它通过在单个卷积层使用不同大小的线性聚合器来捕捉深层次的信息，实现高效的无采样预计算。为了区分邻居节点贡献度，在传播过程中引入注意力机制。其次，协作传播模块将知识嵌入同
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东亚夏季风北边界的湖泊水位记录所指示的区域全新世夏季风演化历史备受争议.文章以中国北方一个封闭湖泊过去15000年来甘油二烷基甘油四醚(GDGTs)的记录来探讨此问题.湖泊表层和岩芯沉积物数据结果显示, GDGT-0和brGDGTs均来源于湖泊内部自生.从湖岸到湖中心,表层沉积物中GDGT-0和brGDGTs含量随着水深增加而逐渐增加,且由brGDGTs得出的温度数值逐渐减小.这是由于生产这些GD
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针对现有基于深度学习框架的水印算法无法有效保护高维医学图像版权问题，提出一种基于多尺度知识学习的医学图像水印算法，用于弥散加权图像的版权保护。首先，提出一个基于多尺度知识学习的水印嵌入网络嵌入水印。通过微调的预训练网络提取弥散加权图像的语义，纹理，边缘以及频域信息作为多尺度的知识特征；然后，结合多尺度的知识特征来重构弥散加权图像，并在该过程中冗余地嵌入水印，获得视觉上与原始图像高度相似的含水印的弥
地下商业空间是城市商业活动的重要载体与组成部分，其合理化布局对发展城市经济、满足居民消费需求发挥着重要作用。基于2015年、2018年、2020年的成都市POI数据，运用Python、GIS提取火车北、春熙路、环球中心三大片区的地下商业空间历年POI点位分布。通过核密度分析、标准差椭圆等方法，解析成都市典型商圈的地下商业空间时空演化规律与机制。结果表明：①三个片区的地下商业空间平面布局均表现为廊道
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