千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
在这部分,我们将首先回顾拓扑图上的消息传递神经网络(MPNN)的一般形式。接着,介绍能够处理几何图的三种不同类型的几何GNN:不变GNN、同态GNN以及几何图变换器。最后,简要介绍有关几何GNN表达能力的相关工作。图4展示了本部分中几何GNN的分类。图4第4节中介绍的几何GNN分类学表2不变性图神经网络、基于标量化的...
基于储能的光伏发电并网系统的能量管理及协调控制
本平台采用分层分布式结构进行设计,即站控层、网络层和设备层,详细拓扑结构6系统功能6.1实时监测微电网能量管理系统人机界面友好,应能够以系统一次电气图的形式直观显示各电气回路的运行状态,实时监测各回路电压、电流、功率、功率因数等电参数信息,动态监视各回路断路器、隔离开关等合、分闸状态及有关故障、告警等信号。
一个高效的精确算法,用于执行涉及3个和4个节点的高阶模体分析
??一个高效的精确算法,用于执行涉及3个和4个节点的高阶模体分析,包括高效解决小实例的超图同构问题和构建顶点诱导的子超图;??一种基于超边抽样的近似方法,它克服了精确算法的可扩展性问题,仅以非常有限的准确性下降为代价;??将近似方法应用于研究几个感兴趣网络中的5阶高阶模体(通常对精确算法来说难以...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
在人类的超颗粒颞叶皮层中,互惠性呈现出随机分布,突触强度与连接概率无关,并且连接性遵循单向和大多无环图拓扑结构。这些原则应用于神经元模型中,增加了网络动态的维度,暗示皮质计算的重要作用。研究表明,人类脑组织样本中只有非常少的一部分神经元会以“对话”的形式形成环路交流。绝大多数神经元之间的信息流是单向的...
有钱买卡还不够,10万卡H100集群有多难搭?一文解析算力集群技术要点
如果采用胖树拓扑结构(fat-treetopology),每两个GPU之间都用最大带宽相连,就需要4层交换,成本十分高昂。论文《AdaptiveLoadBalancingSchemeForDataCenterNetworksUsingSoftwareDefinedNetwork》因此,没有大型GPU集群会部署全胖树架构。取而代之的方案是,制造具有全胖树架构的计算岛,同时减少岛间的带宽。
CAN / CANFD / CANXL / 以太网 知识点整理
数据负载有限:CAN协议的数据帧大小受到限制,通常最大为8字节(经典CAN)(www.e993.com)2024年9月10日。这在某些情况下可能限制了数据的传输能力和灵活性,尤其是在需要传输大块数据或者复杂数据结构时可能显得不够。网络拓扑结构限制:CAN总线的物理拓扑结构通常是线性的总线结构,这种结构限制了系统的扩展性和灵活性。虽然可以通过网桥或者集线器来扩展...
车载总线|FlexRay的详细介绍
FlexRay的拓扑结构:线型(点对点、多节点)、星型和混合型三大类。(1)总线型拓扑结构FlexRay网络双总线型拓扑结构,每个结点可以连到两个总线上,也可以只连接到一个总线上。(2)星型结构FlexRay网络的星型拓扑结构有多种连接方式。①一个双通道单星的结构,每个通道由一个星结点连接,一个结点可以连接到一个...
特斯拉研究报告:如何理解特斯拉的当下与未来?
通过在特斯拉的感知模型HydraNet中加入BEV+Transformer,实现了2维图像向3维空间的映射(具体而言,BEV鸟瞰图将图像通过RegNet、BiFAN提取特征后,把8个摄像头的图像组合成一个3维图像),其次将视频模块加入神经网络训练,即在加入了BEVLayer的HydraNet中加入了VideoNeuralNet,融合了时序...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
图学习(GraphLearning)是一种研究和应用图结构数据的机器学习方法。在图学习中,数据被表征为由节点和边组成的图形,其中节点表示实体或对象,边表示它们之间的关系或连接。因此图学习特别适用于复杂系统的多尺度分析、建模与仿真研究,揭示复杂系统中的模式、规律和动态变化。图学习常用的技术包括图卷积网络、图注意力网络...
耗时2个月!把特斯拉Model 3彻底拆开,没想到扒出那么多秘密!
比如特斯拉model3的左右车身域控制器中各有3个MCU,数量大大减少,不同控制功能采用软件的形式进行交互,能够有更大的协同创新空间。比如特斯拉可以协同全车空调出风口来调节车内风场,或对副驾驶座位上的乘客进行体重检测,判断其是否属于儿童,从而灵活调整安全气囊策略,而不是像传统车企一样只能让儿童坐...