Graph Convolutional Networks

ESP-DNN: Graph Convolutional Deep Neural Network for Predicting Electrostatic Potential Surfaces from DFT Calculations This repository contains trained models and code designed for generating ligands and proteins, creating electrostatic potential (ESP) surfaces that closely resemble DFT-quality mole

Development of Computer Networks (Understanding) Remote Terminal Connection Stage: The early stage of computer networks, where terminals were connected to a central mainframe for data access. Computer-to-Computer Network Stage: This stage marked the beginning of direct communication between com

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model）。它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

Normalization Issues In neural network training, normalization is crucial to ensure consistent model performance and faster convergence. Below are key normalization methods: Normalization Method One E and E’ Distance metric (d) adjustments Normalization is used to transform input data, enhancing t

知识图谱里的关系学习，真的是个挺有意思的方向。《A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graph》这篇文章就把图模型怎么用在知识抽取和表示上讲得挺清楚，尤其是潜在特征模型和统计关系学习这块，得还蛮细的。你要是做推荐系统、问答系统，甚至是图谱构建，看看准没错。 文章里的图模型，不是那种可视化图表，而是基于实体关系构建的知识图谱结构。比如两个概念之间的“属于”、“包含”关系，就能抽象成边和节点。再配合嵌入技术，能自动学出隐藏的语义关系，效率高还挺稳。 对了，里面提到的Latent Feature Models，你可以理解成让模型

[MatLab] - 厚度 - 图 + 图源码.zip

在当前的大数据时代背景下，LTE网络的发展带来了大量的数据，为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR（测量报告）数据和信令数据进行联合分析，以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分，包含了三个主要部分：MRs、MRE（事件性测量统计）和MRo（原始测量统计）。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息，是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析，提供了用户事件等信息的参考，尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中，MR数据用于定位计算，信令数据提供详细的用户事件信息，两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置

此应用程序绘制二阶振荡器（例如质量和弹簧或钟摆）的交互图。当转储系数Beta改变时，它会开始新的图x(t)、dx/dt(t)和相位图dx/dt=f(x)。二阶方程为：d²x/dt² + beta*dx/dt + x=0。您可以安装APP oscilatorApp.mlappinstall文件，也可以按照文件中的说明准备自己的APP：howToMakeAPPs.txt。

问题描述：一摆渡人欲将一只狼、一头羊、一篮菜从河西渡过河到河东。由于船小，一次只能带一物过河，并且，狼与羊、羊与菜不能独处。 渡河方法：1. 首先，将羊带到河东。2. 返回河西。3. 带狼过河。4. 将狼放在河东后，带羊回到河西。5. 将菜带到河东。6. 返回河西。7. 最后，将羊带到河东。 这样，所有物品都安全渡过了河。

生成对抗神经网络MATLAB代码 生成对抗神经网络的MATLAB代码已被弃用。建议使用NeuralTalk2，它比旧版本快约100倍，支持在GPU上进行批处理和CNN微调。此项目包括使用Python和Numpy的源代码，通过多模态循环神经网络为图像生成描述。 项目概述 输入数据为使用Amazon Mechanical Turk收集的图像及其5个句子描述。训练阶段中，图像作为输入，RNN根据上下文预测句子中的单词，网络的参数在这一过程中不断更新。