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從目前的形式看，圖機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域在成熟的康莊大道上越走越遠(yuǎn)，但是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有很多進(jìn)步空間。過去的一年圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷改進(jìn)，因此誕生了許多理論研究，在我們對2020年預(yù)測之前，先來簡單梳理一下圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要理論成果吧！ What graph neural networks
雙曲圖嵌入 傳統(tǒng)的嵌入算法都是在“平坦”的歐氏空間中學(xué)習(xí)嵌入向量，為了讓向量有更高的表示能力，就會(huì)選擇盡量高的維數(shù)（50維到200維），向量之間的距離也是根據(jù)歐氏幾何來計(jì)算。相比之下，雙曲算法中用到的是龐加萊（Poincare）球面和雙曲空間。在嵌入向量的使用場景里，可以把龐加萊球面看作一個(gè)連續(xù)的樹結(jié)構(gòu)
新應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(5G、車、終端云)從數(shù)據(jù)庫誕生開始,新的應(yīng)用領(lǐng)域就不斷為數(shù)據(jù)庫帶來新訴求,例如巨大的數(shù)據(jù)量、更短的數(shù)據(jù)處理時(shí)間、更高的可靠性、新的數(shù)據(jù)類型,而數(shù)據(jù)庫也在滿足這些新的訴求的同時(shí)得到不斷的發(fā)展與更新。一、 及其相關(guān)應(yīng)用對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇從歷史上看,通信技術(shù)對數(shù)據(jù)庫發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用
1、增加的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用由于智能產(chǎn)品帶來了顯著的好處，如效率和更少的人力，因此許多行業(yè)開始將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到他們的產(chǎn)品中。日常示例之一是可穿戴健身和健康追蹤器。它們監(jiān)測心率、睡眠和熱量攝入等重要指標(biāo)，并告訴我們健康狀況。一些可穿戴設(shè)備甚至可以連接到第三方應(yīng)用程序，與醫(yī)療保健服務(wù)提供者分享用戶的病情
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智慧樓宇管理是一種新的理念，是新形勢下社會(huì)管理創(chuàng)新的一種新模式。充分借助互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)打造的智能型管理方式，摩賽智慧平臺(tái)針對對于安全的需求將視頻監(jiān)控、入侵報(bào)警、環(huán)境監(jiān)測等子系統(tǒng)做出融合，在同一平臺(tái)、統(tǒng)一界面，對所有情況做到一目了然，讓操作方便，管理便捷。關(guān)于智慧樓宇的定義，到目前并沒有一個(gè)統(tǒng)一的定論
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本文將圍繞Android系統(tǒng)、iOS開發(fā)、以及跨平臺(tái)框架這三個(gè)主要方向，深入探討移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)體系、優(yōu)勢對比和發(fā)展趨勢。 一、移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)的整體概述 移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)主要分為三種模式： 原生開發(fā)：針對具體平臺(tái)（Android或iOS）使用專用語言和工具開發(fā)應(yīng)用。
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2、邏輯和知識(shí)圖嵌入 如果你平時(shí)就有關(guān)注arXiv或者AI會(huì)議論文的話，你肯定已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，每年都會(huì)有一些越來越復(fù)雜的知識(shí)圖嵌入模型，每次都會(huì)把最佳表現(xiàn)的記錄刷新那么一點(diǎn)點(diǎn)。那么，知識(shí)圖的表達(dá)能力有沒有理論上限呢，或者有沒有人研究過模型本身能對哪些建模、對哪些不能建模呢？
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在今年，尋求與云服務(wù)提供商合作，提供基于公有云的云安全SaaS服務(wù)，已成為大部分安全廠商的發(fā)展趨勢。
NLP的未來趨勢4.1 多模態(tài)融合未來NLP的一個(gè)重要發(fā)展趨勢是多模態(tài)融合，即將自然語言與圖像、音頻、視頻等其他模態(tài)結(jié)合，進(jìn)行綜合分析和生成。例如，像CLIP和DALL-E這樣的模型，已經(jīng)開始探索圖像和文本的跨模態(tài)學(xué)習(xí)。
