User-as-Graph:UserModelingwithHeterogeneousGraphPoolingforNewsRecommendation论文阅读笔记Abstract现存的问题​ 现有的新闻推荐方法通常通过顺序模型或关注模型从用户行为中建立用户兴趣模型。然而，它们无法对用户行为之间的丰富关联性进行建模，而这种关联性可以为

本文分享自华为云社区《联邦学习中的异构模型集成与协同训练技术详解》，作者：Y-StarryDreamer。引言随着数据隐私和安全问题的日益突出，传统的集中式机器学习方法面临着巨大的挑战。联邦学习（FederatedLearning）作为一种新兴的分布式机器学习方法，通过将模型训练过程分布在多个参与者

在联邦学习FederatedLearning中，出现的很高频的一个词就是Non-IID，翻译过来就是非独立同分布，这是一个来自于概率论与数理统计中的概念，下面我来简单介绍一下在FederatedLearning中IID和Non-IID的概念。何为IID（独立同分布）IID是数据独立同分布（IndependentIdenticallyDistri

端到端自适应大规模分布式训练技术随着2020年GPT-31750亿超大语言预训练模型的提出，语言、视觉、多模态等领域也随即发布多种超大规模预训练模型，不仅模型参数量越来越大，训练数据量和计算量也相应变大。针对大规模稠密参数模型高效训练问题，飞桨于2021年初在业内首发4D混合

以AI领域为代表的新技术不断涌现，新的应用风口也逐渐清晰。为了加紧跟上技术发展的步伐，越来越多的企业开始着手，对仍以传统关系型数据库为主的应用后端进行现代化升级。这就涉及到如何在不影响并保持现有业务系统正常运转的前提下，实现数据向新业务系统的持续同步，并保障异构数

伴随着新技术的不断涌现，市场竞争也在不断开辟新的角斗场——新的业务需求，新的应用设想都在这里迸发。面对如此日新月异的竞争环境，企业的当务之急，是为新应用扎根准备好随时可取、准确一致的高质量数据土壤。在这样的背景下，很多传统关系型数据库的限制性开始显现。出于提高性能、

ARM异构集群组建与通信性能测试1介绍本研究以树莓派、飞腾派、米尔海思三款ARM开发板为基础，组建计算集群，在其上运行实时性测试程序，并结合交换机实现板间通信。2系统编译与加载计划在下述开发板+系统上运行编译好的ARM程序：序号开发板系统状况2.1树莓派原生Rasp

基于6UVPX高带宽PCIe的GPUAI异构计算机 一、产品概述   基于6U 6槽VPX高带宽PCIe的GPUAI异构计算机以PCIe总线为架构，通过高带宽的PCIe互联，实现主控计算板、GPU AI板卡，FPGA接口板，存储板的PCIe高带宽互联访问，PCIe支持3.0规范，X8或者X16带宽。主板

同构图和异构图、有向图和无向图是图论中的几个重要概念,它们的主要区别如下:同构图与异构图的区别:同构图指的是两个图结构完全相同,即点数相同、边数相同,且每条对应边连接的顶点也一一对应。形式化定义为:如果存在一个双射f,使得对图G中任意两点u,v,有(u,v)是G

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要        基于Q-Learning强化学习的异构网络小区范围扩展（CellRangeExtension,CRE）技术是一种旨在优化异构无线网络性能的方法。异构网络是由不同类型的基站（如宏基站、微基站、皮基站等）组成的网络，这

如何理解“异构”异构环境指的是计算系统中包含不同类型和架构的计算资源的情况。这些计算资源可能拥有不同的体系结构、处理器类型、内存层次结构、加速器等。在异构环境中，系统可以包含多个不同类型的硬件设备，例如：CPU（CentralProcessingUnit）：通用的中央处理器，负责执行通用计算

基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模基本信息题目：CyberThreatIntelligenceModelingBasedonHeterogeneousGraphConvolutionalNetwork来源：USENIXAssociation摘要网络威胁情报（CTI）作为威胁信息的集合，已在工业中广泛用于防御普遍存在的网络攻击。CTI通常被表示

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数据采集与融合技术实践多源异构数据采集与融合应用综合实践组名、项目简介<组名：洛杉矶耐摔王、项目需求和目标：文字和音频总结、项目开展技术路线：python>团队成员学号102102127，102102124，102102125，102102123,102102144，102102146，102102126，102102145这个项目的目标

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