超图神经网络综述

近年来,图神经网络借助大量数据和超强计算能力在推荐系统和自然语言处理等应用领域取得显著成效,它主要处理具有成对关系的图数据.但许多现实网络中的对象之间的关系是复杂的非成对关系,如科研合作网络、蛋白质网络等.若直接用图结构将这种复杂的关系表示为成对关系,会导致信息丢失.超图是一种灵活的建模工具,可以展现出图无法完整刻画的高阶关系,弥补了图的不足.鉴于此,研究者开始关心如何在超图上设计神经网络,并相继提出应用于下游任务的超图神经网络模型(hypergraph neural network,HGNNs).故对现有的超图神经网络模型进行综述,首先全面回顾超图神经网络在过去3年的研究历程;其次根据设计超图神经网络采用的方法不同对其进行分类,并详细地阐述代表性的模型;然后介绍了超图神经网络的应用领域;最后总结和探讨了超图神经网络未来的研究方向.

棱柱和Mobius梯的Tutte多项式

棱柱是圈C_(n)和路P_(2)的笛卡尔积,也可以看作两端连接的梯图.Mobius梯的结构与棱柱相似,可看作扭曲后两端连接的梯图,并且自然地嵌入Mobius带.图的Tutte多项式是一个双变量多项式图不变量,通过对变量赋值或变换可以得到生成树数目、连通生成子图数目、色多项式和可靠多项式等许多图不变量.本文运用Tutte多项式的删除-收缩运算,获得了棱柱和Mobius梯的Tutte多项式.

神东矿区煤矿掘进工艺及装备智能化技术研究

为了实现神东煤炭集团煤矿巷道掘进由人控到数控、由自动到智能的全面提速,分析了神东矿区煤矿单巷掘进、双巷掘进、大断面切眼贯通的工艺及设备配套技术现状,研究了智能化掘锚一体机、智能化连续采煤机、智能掘锚一体机惯性导航技术、成套智能化掘进技术、近端AI识别和远程云控制技术等掘进设备智能化技术,同时研究了预埋孔钻进机器人、智能化管路抓举设备、智能化防爆柴油开槽机、电缆自动收放车辆、智能清仓机器人等掘进辅助作业设备及技术。在此基础上给出神东煤炭集团煤矿掘进智能化发展建议,即:加快推广掘锚一体化生产工艺、发展5G无线网络技术、完善透明地质保障系统等,从根源上解决智能设备自主可控、智能互联、安全可信等关键问题。

煤矿辅助运输防爆车辆电动化和数智化的应用研究

为提升煤矿辅助运输智能化建设水准,神东煤炭集团构建了辅助运输车辆管理系统。文章介绍了构成系统的主要模块,并基于井下人员和车辆的定位系统,利用井下4G/5G网络和巷道基站将信号传输到每个矿井地面调度室,然后通过光纤传输到大数据中心,实现了车辆监管数字化,让用车、派车更便捷。介绍了辅助运输车辆车载辅助安全驾驶系统、启动预警系统、智能感应自动停车装置、空挡启动保护装置、无线视距遥控等智能化技术。该系统利用激光雷达和相机对巷道扫描建模,为无人驾驶车辆提供“地图”,采用毫米波雷达技术和机器视觉技术实现辅助运输车辆在井下的精确定位,实现了无人驾驶的常态化运行能力。神东辅助运输车辆的电动化、监管数字化和智能化,极大的提高了辅助运输的安全和效率,提升了煤矿智能化建设水平。

融合多特征的藏文新闻热点事件检测研究

针对藏文舆情分析需求,该文以藏文新闻文本数据为研究对象,提出一种融合多特征的藏文新闻热点事件检测方法。首先研究藏文新闻热点事件产生的特点,分析热词的词频、词频增长率、网站影响力特征,提出热度度量方法,通过热度过滤获取热词集。其次分析事件词对分布特点,建立词对生成模型和词对语义引力模型,通过热度筛选获取词对集。最后采用凝聚式层次聚类方法,聚类混合表示的热词和词对,实现藏文新闻热点事件检测。测试结果表明,该方法最优F值达到0.6000,优于对比方法,可以较有效地检测热点事件,具有一定的应用价值。

基于协同注意力与特征融合的无人机小目标检测

针对现有无人机检测领域存在小目标检测困难以及特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于协同注意力模块与双向特征融合结构的无人机小目标检测网络。通过设计协同注意力单元,与骨干网络形成协同注意力模块,显著提升模型特征表达能力;同时借鉴路径聚合网络的思想,设计双向特征融合结构,引入自底向上的特征融合路径,实现浅层特征与深层特征的深度融合,提高小目标检测精度。实验结果表明,所提算法在无人机小目标数据集上的平均精度优于其他网络,显著提升了无人机场景下小目标的检测性能。

基于文本注意力机制优化的网络表示学习模型

在经典网络表示学习框架上进行改进,提出了基于文本注意力机制优化的网络表示学习模型。首先学习上下文节点的平均嵌入,然后利用上下文节点的平均嵌入引入注意力机制,目标节点的嵌入由注意力和文本嵌入共同决定。在文本特征上添加注意力机制,旨在为文本特征中的词语学习不同的权重值,使得对模型有利的词语得到最大贡献,有效避免低频词、噪声词对模型的影响。在Citeseer(M10)、DBLP(V4)和SDBLP三个数据集上进行实验,结果表明,该模型的网络节点分类性能优于DeepWalk算法和同类别表示学习算法。在网络可视化分析中,所提算法有明显的聚类现象和聚类边界,获得了期望的结果。

路的补图的色唯一性(英文)

设 Pn 表示n阶的路 .文 [2 ]中刘猜测 :如果 n是偶数且 n≠ 4 ,则 Pn 色唯一的 .本文得到 Pn 色唯一的充要条件 ,从而肯定的回答了刘提出的猜测 .

不可约路的充要条件

图G的色惟一性与补图各分支的不可约性密切相关 .用Pn 表示n阶的路 ,证明了n≥ 4时 ,Pn 是不可约图当且仅当n + 1是素数 ,从而得出若干新的色惟一图 .

几类图的伴随多项式的计算公式

设G ,Gtm 表示图G的一个点与t条Pm +1的某 1度点粘接所得的图 .得到求Gtm 的伴随多项式的方法 ,并将之推广 .同时得到若干图的伴随多项式的计算公式 。

大肠癌AgNOR计数与组织学类型、分级及预后的关系

应用ＡｇＮＯＲ染色技术，对６３例大肠癌的ＡｇＮＯＲ颗粒进行了计数研究。结果显示各型大肠癌与正常对照粘膜间，ＡｇＮＯＲ数目相差显著（Ｐ＜０．０１）；高、中、低分化腺癌ＡｇＮＯＲ数目渐增多，各组间相差非常显著（Ｐ＜０．０１），而高分化腺癌、粘液腺癌和印戒细胞癌间无显著差异（Ｐ＞０．０５）。随着癌细胞ＡｇＮＯＲ颗粒增加，其３、５、１０年生成率逐渐下降，而复发和死亡率逐渐升高。表明ＡｇＮＯＲ计数可作为大肠癌分级、预后判断的一项参考指标。

复杂超网络的研究综述

随着对复杂网络研究的深入,研究者发现现实中有很多问题需要用复杂超网络来刻画和描述,因此对复杂超网络的研究逐步开展.本文简要介绍了复杂超网络的研究背景,并在此基础上,对超网络的模型、超网络的相关代数性质以及超网络的动力学方面的主要研究结果进行了介绍,并结合复杂超网络的主要研究内容,对复杂超网络存在的问题和今后的研究重点进行了总结和展望.

匹配多项式的最小根

本文通过研究连通图的简化匹配多项式最小根，刻画出简化匹配多项式最小根≥—４ 的所有连通图。

二部图的3分划数及色惟一性的若干新结果

研究了当p≥q≥s+1≥10时,K-s(p,q)中图的3分划数的计算公式和3分划数一些下界及其极图,并得到了许多新的色惟一二部图.

大肠癌细胞核DNA含量与预后关系的研究

本文应用显微分光光度计(microspectro photometer,MSPM)对38例大肠癌胞核DNA含量进行了测定。结果显示各型大肠癌与正常粘膜对照间,胞核DNA含量相差非常显著(P<0.01);高、中、低分化腺癌DNA含量呈梯形增加,各组间相差非常显著(P<0.01),而高分化腺癌和粘液腺癌间无显著差异(P>0.05)。随着癌细胞核DNA含量增加,非倍体数增加,其5年生存率逐渐下降,而肿瘤复发和死亡率逐渐增高。表明胞核DNA含量测定可作为大肠癌分级、判断预后的参考指标。

一类图的特征多项式及其应用

推出几类图的特征多项式的计算公式,得到整图的一些结果.

伴随多项式的组合性质

设G是一个图 ,GPm 表示将G的一边用路Pm 代替所得的图 ,h(G ,x)表示图G的伴随多项式 ,F(t)是h(GPm,x)的生成函数 ,得到了以下结果 :(1)当m≥ 4时 ,h(GPm,x) =x(h(GPm -1,x) +h(GPm -2 ,x) ) ;(2 )h(GPm,x) =1α - β(Aαm +Bβm) ;这里α=x +x2 + 4x2 ,β =x -x2 + 4x2 ,A =h1- βh0 ,B =αh0 -h1;(3)F(t) =h0 + (h1-xh0 )t1-xt-xt2 .

_n色唯一的充要条件

设n 6,Bn表示Pn-4的两个1度点分别粘接K3的一个顶点和K1,2的中心所得的图.本文证明了:Bn色唯一的充要条件是n≠6、7、10.

基于多项式秘密共享的前向安全门限签名方案

采用多项式秘密共享的方法,提出了一种新的前向安全的门限数字签名方案。该方案有如下特点:即使有多于门限数目的成员被收买,也不能伪造有关过去的签名;保持了公钥的固定性;在规则的时间间隔内更新密钥;可抵御动态中断敌手。假设因式分解是困难的,证明了该方案在随机预言模型中是前向安全的。