图学习（GraphLearning）技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习，在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）基于迭代的消息传递机制，能够捕捉图结构数据中的复杂高阶关系，在各类图学习应用场景中取得了巨大的成功。通常，这种端到端的图神经网络需要大量、高质量的标注数据才能获得较好的训练效果。近年来，一些工作提出图模型的预训练-微调（Pre-trainingandFine-tuning）模式，使用各种自监督学习任务在无标注的图数据上首先进行预训练，再在少量标注数据上进行微调，以对抗监督信号不足
本文提纲（呵呵，想必大家都猜到了，它确实是人工智能帮我做的，看起来比较专业吧！）一、引言：介绍ChatGPT是什么，它是基于GPT-3的一个开源的多语言聊天机器人框架，可以生成流畅、有趣、有逻辑的对话。二、正文：分别介绍ChatGPT的N多种新颖用法1、用ChatGPT来写小说、诗歌、歌词等文学作品，展示它的创作能力和风格。2、用ChatGPT来生成代码、算法、数据结构等编程内容，展示它的编程能力和智能。3、用ChatGPT来模仿名人、角色、动物等不同的身份和语气，展示它的变换能力和趣味。4、用ChatGPT来回答问题、解决问题、提供建议等知识性和服务性的内容，展示它的学习能力和帮助。5、用C
2024武汉国际氢能源及燃料电池产业博览会同期举办：2024世界汽车制造技术暨智能装备博览会时间：2024.8.14-16地点：武汉国际博览中心邀请函主办单位：湖北省汽车行业协会湖北省机械行业联合会湖北省汽车产业技术创新联盟武汉市新能源汽车行业协会承办单位：上海正泓会展服务有限公司展会规模：展区面积60,000+㎡；预邀展商500+；专业观众50000人次；行业论坛30+场一、展会概况：在全球气候目标及我国碳中和目标的背景下，我国能源消费结构和二氧化碳排放量将发生重大变化。氢能作为来源广泛、使用过程清洁、应用领域多元化的新型能源，生产和利用技术日臻成熟，在未来绿色低碳清洁能源发展过程中，将发挥
目录一、说说开源和闭源1.GUNGPL协议2.BSD（BerkeleySoftwareDistribution，伯克利软件发布版）协议3. Apache许可证版本（ApacheLicenseVersion）协议4. MIT（MassachusettsInstituteofTechnology）协议5.GUNLGPL（GPLV2）6.Mozilla许可证二、开源和闭源对大模型技术发展的影响三、开源与闭源的商业模式比较OPENAI的GPT-4GOOGLE的PaLM2AIMETA的LLaMA说说开源和闭源的对比四：处在大模型洪流中，向何处去？近期，特斯拉CEO马斯克公开表示：OpenAI不该闭源，自
推荐系统在深度学习和图神经网络的影响下已经取得了重大进步，尤其擅长于捕捉复杂的用户-物品关系。然而，现有基于图神经网络（GNNs）的推荐算法普遍仅依赖于ID数据构造的结构化拓扑信息，导致其大量存在于推荐数据集中与用户和物品相关的原始文本数据，因此，其学习到的表示不够信息丰富。此外，协同过滤中运用到的隐式反馈（ImplicitFeedback）数据存在有潜在的噪声和偏差，其对深度模型在用户偏好学习的有效性也提出了挑战。目前，如何将大语言模型（LLMs）与传统的基于ID数据的推荐算法相互结合，已经受到了学界以及工业界的广泛关注。但是，仍然存在有许多困难，例如算法的可扩展性，语言模型的输入限制（仅文
鱼哥赠书活动第①期：《脑洞大开：透测试另类实战攻略》1.1介绍：《KaliLinux高级渗透测试》1.1介绍：《CTF实战：技术、解题与进阶》1.1介绍：《构建新型网络形态下的网络空间安全体系》1.1介绍：适合阅读对象：抽奖规则:《脑洞大开：透测试另类实战攻略》1.1介绍：近年来，网络空间安全作为国家安全保障需求，被提升到了一个全新的战略高度，“没有网络安全,就没有国家安全”的政策理念也越发深入人心。网络安全行业正在经历前所未有的蓬勃发展和技术巨变，但随之而来的却是安全行业人才稀缺的尴尬现状。究其原因，主要在于网络安全是一门需要通过长期实战演练获得经验并进一步提升技能的技术，目前无论是高校，还
蛋白质是生命的主力军，了解它们的序列和结构，是设计新酶、开发救命药物等生物学和医学挑战的关键。DeepMind的AlphaFold2，能够以前所未有的准确性预测蛋白质结构。然而，由于缺乏开放的训练数据，这一领域的进展被严重阻碍。但来自哈佛大学、哈佛医学院、哥伦比亚大学、纽约大学和FlatironInstitute的研究者，引入了一个开源数据库。这个名为OpenProteinSet的开源数据库，可以通过大规模提供蛋白质比对数据，来大大改善这种状况。它提供的数据集，和用于训练AlphaFold2的数据集质量相同。因为AlphaFold2，MSA的实用性爆炸性增长蛋白质的功能，就编码在氨基酸序列中。
本文讲述了什么启发了FastAPI的诞生，它与其他替代框架的对比，以及从中汲取的经验。如果不是基于前人的成果，FastAPI将不会存在。在FastAPI之前，前人已经创建了许多工具。几年来，我一直在避免创建新框架。首先，我尝试使用许多不同的框架，插件和工具来解决FastAPI涵盖的所有功能。但是有时候，没有更好的办法，除了创建具有所有这些功能的东西，从以前的工具中汲取最佳创意，并以最佳方式将它们组合起来，使用以前甚至没有的语言功能（Python3.6+类型提示）。启发过FastAPI的框架DjangoDjango是最流行的Python框架，受到广泛信任。它用于构建Instagram之类的系统。
有了LLM加持的AI智能体，已经能自动写论文了！网站：https://tavily.com/Github：https://github.com/assafelovic/gpt-researcher一个由哥大研究人员开发，名为GPTResearcher的AI智能体项目，已经能独立完成各种类型的网络科研任务。GPTResearcher的开发者称它可以生成详细、准确和客观的研究报告，并提供定制选项，以便用户能聚焦相关资源、提纲和课程。研究人员说他们是受到了AutoGPT和最近Plan-and-Solve论文的启发，通过GPTResearcher解决了速度和确定性的问题。通过并行化智能体完成工作，而不
ChatGPT最为人诟病的缺陷就是「胡编乱造」了，可以一本正经地讲一段林黛玉倒拔垂杨柳的故事。对于真正想了解「林黛玉」或「倒拔垂杨柳」的人来说，这段回答可以说是灾难级误导了，但对于专注于「虚构」和「创意」的从业者来说，天马行空幻觉反而可以激发创造力。最近DivergentAI开源了DreamGPT，也是首个尝试利用大型语言模型幻觉（hallucinations）的方法，可以帮助用户发散性地思考，生成一些创新的想法。代码链接：https://github.com/DivergentAI/dreamGPT灵感生成器DreamGPT的原理很简单：首先，程序从一组预定义的概念中随机选择，每个概念为单个
