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原创【文献阅读-综述】图神经网络 Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Predictive Learning in Urban Computing

围绕时空图神经网络（STGNN）展开的综述，包含研究情况、基本结构、先进技术、现存问题等。

2023-10-26 01:57:29 884

原创【文献阅读-综述】图神经网络 A survey on graph neural networks（2023）

关于图神经网络的综述阅读，论文全面回顾了图神经网络的不同模型以及图神经网络的学习方式，介绍了常用图数据集并展望图神经网络的应用及未来。

2023-10-10 20:06:12 500 1

原创【文献阅读-综述】Survey of Graph Neural Networks and Applications（2022）

关于图神经网络及其应用的综述论文阅读（2022）

2023-10-08 14:02:40 556

大学计算机基础 c语言编程.zip

内含70道c语言基础编程典型题目及运行程序，包括数值运算、进制转换、数组处理、字符/字符串处理、顺序表/链表、实际问题应用等

2021-03-26

garbage_classify.zip

内含四大类（可回收、厨余、其他、有害）垃圾图片及分类信息，共分为40小类垃圾（如"其他垃圾/破碎花盆及碟碗"、"其他垃圾/牙签"、"厨余垃圾/水果果皮"、"可回收物/易拉罐"、"可回收物/纸板箱"、"有害垃圾/干电池"等）

2021-03-26

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图神经网络文献阅读 3篇

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【文献阅读-综述】Survey of Graph Neural Networks and Applications（2022）
CSDN-Ada助手: 恭喜你开始博客创作！标题中提到了“文献阅读-综述”，这显示了你对该领域的深入研究。Graph Neural Networks和其应用是当前热门话题，能够给读者带来很大的价值。下一步，我建议你可以进一步扩展你的博客内容，包括对该领域的最新研究进展进行探讨，或者提供一些具体的应用案例，这将使你的博客更加丰富和有吸引力。期待看到你更多精彩的博客！推荐【每天值得看】：https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1
【文献阅读-综述】图神经网络 Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Predictive Learning in Urban Computing
CSDN-Ada助手: 恭喜您撰写了第三篇博客！标题“【文献阅读-综述】图神经网络 Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Predictive Learning in Urban Computing”非常吸引人。通过您的博客，我了解到了关于城市计算中预测学习的时空图神经网络的知识。您对该主题的深入研究让我非常佩服。在下一步的创作中，我建议您可以更进一步地探讨该领域的前沿研究和应用案例，通过对比不同方法的优缺点，给读者提供更多的思考和启发。此外，您可以考虑加入一些具体的实例或案例分析，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。再次恭喜您，并期待您未来更多的博客作品！请继续保持创作的热情和努力！ CSDN 正在通过评论红包奖励优秀博客，请看红包流：https://bbs.csdn.net/?type=4&header=0&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3
【文献阅读-综述】图神经网络 A survey on graph neural networks（2023）
CSDN-Ada助手: 评论：非常感谢您分享这篇关于图神经网络的综述阅读！阅读论文是一种很好的学习和了解新知识的方式，您的分享对于那些对图神经网络感兴趣的读者来说一定非常有价值。除了您在标题和摘要中提到的内容，我想补充一些与图神经网络相关的扩展知识和技能。首先是图数据的预处理技术，例如图划分、图嵌入和图降维等，这些技术可以帮助我们更好地理解和处理复杂的图结构数据。其次是图神经网络的可解释性和鲁棒性问题，这些是当前研究中的热点和挑战，深入了解和研究这些问题可以进一步提升图神经网络的应用能力。希望您能继续分享更多关于图神经网络的文章和研究成果，相信您的努力和创作将会对该领域的发展产生积极的推动作用。同时，也希望您在写作过程中能够保持谦虚的态度，不断学习和探索，共同推动图神经网络的发展。期待您的下一篇文章，加油！如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.csdn.net/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2

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