如何绘制清晰易懂的网络拓扑图技巧与步骤

网络拓扑图的种类(TypesofNetworkTopologyDiagrams)网络拓扑图可以分为多种类型,每种类型都有其独特的结构和特点。1.星型拓扑(StarTopology)星型拓扑是最常见的网络拓扑结构之一。在这种结构中,所有的设备都通过单一的中心节点(通常是交换机或集线器)连接。星型拓扑的优点在于易于管理和故障排除,但中心...

Nat. Commun. 速递:深度学习预测复杂网络系统韧性

拓扑编码器:使用图神经网络(GNN)对输入的邻接矩阵进行建模,通过消息传递机制递归聚合来自邻居节点的特征,生成每个节点的多跳邻域的区分性拓扑表示。k空间投影器:将学习到的系统动力学和系统拓扑结构的表示聚合到一个虚拟全局节点中,提供系统级的特征表示。随后,通过多头自注意力网络动态融合这些轨迹表示,并使用降维网络...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

DPAD(DissociativePrioritizedAnalysisofDynamics)使用了一种多部分的神经网络架构,其核心理念是通过分离与行为相关的大脑活动和其他神经动态,来简化复杂的大脑信号。研究人员对猴子在不同任务中的皮层神经活动和局部场电位(LFP)数据进行了分析。DPAD的模型首先聚焦于与行为最相关的信号,利用RNN的时间处理能力,能准确预...

...拓扑关系图的回显,采用动画形式和逐步点亮方式进行拓扑结构的...

对网络数据进行拓扑关系图的回显,采用动画形式和逐步点亮方式进行拓扑结构的绘制,以动态观察数据变化,同时通过信息模块按需交互式呈现最小粒度的数据信息。本文源自金融界

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

图2(a)欧式数据结构(b)非欧式数据结构本部分介绍了流形神经网络(ManifoldNeuralNetworks,局部欧氏空间)、图神经网络(GraphNeuralNetworks,非欧氏数据)和流体动力学神经网络(FluidDynamicsNeuralNetworks)。流形是一种具有局部欧氏空间性质的空间,在数学上被用来描述几何形状,例如雷达扫描返回的各种物体表面的...

【复材资讯】复合材料薄壁加筋结构优化设计与增材制造综述

Wei等[26]提出了用于桁架结构优化的刚度扩散法(Stiffnessspreadingmethod,SSM),桁架结构被嵌入到一个弱约束连续体网格中,杆单元可以在设计域中自由移动,且具有解析敏度;该方法同时实现了桁架结构的尺寸、形状和拓扑设计优化,图5展示了不同迭代次数(n)时的桁架结构设计结果(www.e993.com)2024年11月20日。与传统的拓扑优化方法不同,该方法...

解构思维之链、树与图:我们该如何优化大语言模型的推理能力?

基于上述定义,大模型的完整推理结构被作者定义如下,任意一个拓扑结构由四个方面组成,分别是拓扑类,拓扑范围,拓扑表示与拓扑推导。拓扑类表示拓扑节点与边之间的连接方式,如下图(1)所示,总体而言可以分为链式拓扑、树式拓扑与图式拓扑。其中链式与树式都可以被视为图式的一种特例。

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...

SDN可编程交换芯片架构核心:RMT,一个可编程的网络DSA

3)芯片设计和成本(第4-5章)：我们展示了我们所提倡的可重构性的具体形式是切实可行的，并描述了一个640Gb/s(64x10Gb/s)交换芯片的实现。我们的架构和实施研究包括逻辑和电路设计的重要细节，布图规划和布局，使用的技术经过设计团队开发复杂数字集成电路的长期历史证明。采用了工业标准的28nm工艺。这项工作是...

Nature | 前纹状体显著网络的拓扑变化:抑郁症早期标志与症状预测...

边界移动和异位入侵:图中展示了显著网络扩展的具体机制,包括网络边界的移动(bordershifts)和异位入侵(ectopicintrusions)。其中,网络边界的移动更为常见,占据了主要的扩展形式,意味着显著网络向邻近的功能网络区域侵入,改变了大脑不同网络间的边界。扩展的方向性和具体区域:显著网络扩展主要影响了大脑的异质模式区(het...