图神经常微分方程如何让GNN在连续深度域上大显身手

多智能体系统被广泛应用于各种不同的科学领域:从物理学到机器人学、博弈论、金融学和分子生物学等等。通常来说,预测或决策任务依赖于具有噪声且无规则采样的的观测,因此封闭形式的分析公式对此是无效的。

1、图是由边连接的互连节点(实体)的集合。深度学习模型通常处理用一组特征(通常以一组向量或张量)描述节点的属性图。对于 n 个节点的图,每个节点都可以用 d 个特征描述,最后我们将这 n x d 个节点嵌入矩阵表示为 H。 2、图的结构由其邻接矩阵 A 捕获。节点之间的连通结构表现出标准深度学习模型和GNN模型之间的主要区别[1],因为GNN直接以各种方式利用它对节点嵌入进行操作。

AIoT强调以视频为核心的感知和智能的能力,实现对真实场景的全面感知;SDTV强化客户的业务理解,围绕数据的价值计算,去打造软件和算法,通过AIOT+SDTV构建面向客户价值链的闭环。

而当下这个最大的势能,可能就是阿里。

与 ResNets 相比,GNN 作为一个模型类别来说算是相对年轻的。因此,关于多步骤的复杂变体以及类似分形残差连接的相关文献发展得并没有那么完善;而我们可以发现一些新的 GNN 变体是通过应用GDE的各种离散化方案来指导的,而不是完全从头开始。

F,G,K 的不同组合可以产生最常见的时空 GNN 模型的连续变量。

前不久,在 2019华为智能安防业务战略发布会上,他们推出全新品牌“HoloSens”,并重磅推出号称业界最强算力摄像机HoloSens SDC X2382-HL及HoloSens IVS3800智能视频云平台。

下面,我们将对 GDE 进行简要的介绍,不够实际上,只有下面两点关于图的基本知识是我们即将需要了解到的:

那厢,海康宇视刚在钱塘湖畔宣讲完公司策略和合作伙伴计划;这边,东方网力董事长刘光已和川投信产谈好了战略入股事宜——川投信产,将取代刘光,成为东方网力实际控制人。

同时,在近日的投资者调研会上,海康威视还少见评价了华为安防过去一年获得的部分成绩。

对于这一群弄潮儿来说:

自回归 GDE的混合自动机原理图

GDE 模型由于结构由连续的 GNN 层定义,具备良好的灵活性,可以适应不规则序列样本数据。

与只具有离散跳跃的标准递归模型相比,自回归 GDE 在跳跃间包含了一个潜在特征节点的连续流 H。自回归 GDE 的这一特性使它们能够从不规则的观测结果中来跟踪动态系统。

我们的论文可以在arXiv上作为预印本:如果您觉得我们的工作有用,请考虑引用我们的论文。

给定一系列的时间常数以及一种数据的状态——图数据信息流,自回归 GDE 的一般公式为:

时代给了宇视最厚重的礼物,却也在暗中标注了价格。

如图为自回归GDE。拥有已知连续变量的时空GNN模型可以通过从这个系统中通过选择合适的F,G,K参数来获得。

东方网力公告,2019年4月4日,公司控股股东、实际控制人、董事长刘光,持股5%以上股东、董事蒋宗文分别与川投信产签署《股份转让协议》,刘光与川投信产签署《表决权委托协议》。

在昨天晚间CREATIVE ASSEMBLY公布了《三国:全面战争》新DLC“天命”,随后新领袖陶谦也已作为DLC上架Steam平台。本款DLC将于2020年1月16日推出,感兴趣的朋友可以前往Steam商店了解详情。

GDE 中一项关键的设定涉及到时空图数据信息。在处理图的序列信息时,需要用到 GNN 的递归版本 [11][12]。然而, 与常规的递归神经网络(RNN)及其变体一样,在固定的离散度的情况下不允许其对不规则的样本数据进行操作。这一事实进一步推动了基于到达次数之间的变动的先验假设下 RNN 形式的发展,比如 RNN 的 ODE 版本 [14] 。

他说,人们总是倾向性高估自己的能力,其实自己没有想象中的那么强大,能否跳出自身之外客观看待自己的水平,对一个人来说非常重要。

其中,H是节点特征矩阵。上式中定义了函数 F 参数化的 H 的向量场,其中函数 F 可以是任意已知的图神经网络(GNN)层。

于产业来说,从一个摄像头、一个DVR入手,采集数据、建立知识图谱,目的就是为了服务于安防,但如果这些数据闲置在旁,过了百年,人们仍然无法为信息和知识的发展发挥作用,仍然无法为推进技术的发展提供养料。

2017年4月,李柯“空降”大华,任公司董事、总裁。

在海康威视看来,460%这个数字其实意义不大,目前海康人均产出大概为140-160w,华为去年做到7000亿销售额,人均产出350w,目前华为安平1000人左右,能够做到25亿一年算是极限,但如果想要利润翻倍几乎不可能。

“我们想做得更好、走得更远,宇视的星辰大海不是安防,而是AIoT,为了这个星辰大海,我们愿意接受所有的改变和挑战。”

另一方面是大华在感知层的AIOT的业务上的积累,包括基于云架构的视频、语音能力、大数据的建模算法、软件平台的客户应用层的一些能力,来形成大华在产业内的发展优势。

对于此次引入国资战略股东,东方网力的解释是,本次交易引入战略股东,有助于公司优化股东结构,有助于公司提高承接大型项目的能力,进一步提升公司的资信能力及抗风险能力,增强公司的品牌、资金和市场开拓能力。

消息一出,不少业界人士认为东方网力“喜提”国有资本,加深了“AI+安防”,但也有声音认为,东方网力此举意味着管理层,尤其是董事长刘光丧失了控制权。

前端有昇腾310加持,后端有鲲鹏920助阵,华为安防的软硬一整套标准化解决方案已经清晰地展示在行业面前。

V社今天在Steam社区公开了11月游戏销量Top排行,在上月《帝国时代2:决定版》、《动物园之星》表现出色均有上榜,一起来看看还有哪些作品登上了榜单。

据悉,我们正计划将它最终部署成具有不同功能的设置(包括预测、控制…),其中包括所有主要图形神经网络(GNN)架构下不同 GDE 变体的工作示例。

海康威视提到,holosens做得的确很炫酷,芯片16T、SDC融入,类似保时捷版mate30。但这类产品做得越炫也就说明这个产品做得越差,目前安防产业还没有任何场景需要用到这么炫酷的摄像机。

为了在由连续时间系统生成的数据设置中测量 GDE 获得的性能提升,我们使用 GCDE-GRU 及其对应的离散 GCGRU[12],并将结果置于 vanilla GRU 度量标准中进行测量。

过去一年,论AI安防市场的火力,华为安防无疑最猛。

据外媒Siliconera报道,卡普空在上月注册了新的“恐龙危机”商标,根据商标信息网站chizai-watch页面的数据,卡普空于11月29日申请注册了“恐龙危机”商标,该商标信息于12月17日公开。

今天的中国安防,已经走到了世界安防的金字塔顶端,而奇迹的背后,是无数中国安防企业家的不认命亦不信命。

如上所述,我们目前正在开发一个Github库,其中包含一系列针对 GDE 模型不同类型的示例和应用程序。

段爱国:霸气喊话,强势攻城

3月26日、4月4日,东方网力先后发布公告,就引入战略股东事宜进行说明。

4、TO P、TO B和TO SMB市场变化太快,未来成长前景受很多因素影响,短期不好判断;长期来看,我个人更看好企业级市场。

换句话说,F 利用图 G 节点的连接信息及其节点特征来描述 H 在 S 中的变化过程。其中,S 是模型的深度域;不同于 GNN 由自然数的子集来指定的深度域,S 是连续的,它表示由函数 F 定义的常微分方程的积分域。

9、有些大企业提出上不碰应用、下不碰数据,海康不是这样,海康会在某些领域做智能应用,有伙伴能做就给伙伴做,伙伴不能做我们自己来做。

其模式对于安防供应商而言,则喜忧参半,因其对于安防企业意味着前期需要垫资,项目收益是在运营服务期才能回收,资金回笼较慢。

时至今日,张鹏国还是无法定义自己和宇视,亦或可以说为过往的成就和付出做出一个完美的总结。

它们的完全离散的形式对应图卷积网络(GCN)[8]。我们参考了包括著名的图注意力网络(GAT)[9]在内的文献作为参考:

AloT和SDTV是支撑大华HOC落地的技术路线和架构,也是大华的业务规划和方向。

关系归纳偏差[1]代表一类特殊的偏差,涉及实体之间的关系。无论是图形模型、概率模型还是其他模型,都是一类专门对实体施加先验结构形式的关系偏差的传统模型。这些图形结构能够在不同领域中发挥作用,它可以通过引入条件独立性假设来降低计算复杂度,也可以通过将先验知识编码为图的形式来增强样本的有效性。

如近期携手阿里云的举措,有某业内人士评价:宇视脱离安防毫无存在感,而阿里巴巴城市大脑的布局远不是宇视所能吃下的菜。

这款摄像机搭配昇腾310 AI芯片,是业界面向边缘计算场景最强算力的AI SoC(系统级芯片),可以实现高达16Tops的现场算力,可以实现智能1拖8,将支持同时识别包括车、人、障碍物、交通标志在内的200个不同的物体。

一、深度学习中的常微分方程

创业不是不进则退的无奈奔波,而是冲击逆流的坚守之旅。

李柯:造梦者,让大华更富想象力

根据《股份转让协议》,刘光向川投信产转让其持有的54,385,175股无限售条件股份(约占公司总股本6.3642%);蒋宗文向川投信产转让其持有的9,500,000股无限售条件股份(约占公司总股本1.1117%)。转让价格为12.53元/股。

·帝国时代2:决定版

也就是说,高利润的安防,华为做不了,低利润的安防,华为不能做,最后安防业务在华为内部的位置会比较尴尬。

据外媒Polygon报道,《魔兽争霸3:重制版》确定了发售日:2020年1月28日。在此之前暴雪娱乐曾表示本作会在2019年年内发售。

此外,另一款产品“智能视频云平台”,搭载了全新鲲鹏920芯片。

一直以来,在安防边缘侧尤其是视频处理方面,海思、地平线、云天励飞、寒武纪等在安防芯片领域均有布局。 

通过在 Cora、Pubmed 和 Citeseer 上进行一系列半监督节点分类实验,证明 GDE 可以作为高性能的通用模型。这些数据集包含静态图,其中邻接矩阵 A 保持不变,从而使其远离运用GDE的动态系统设置。我们评估图卷积常微分方程(GCDE)的性能,定义为:

内碰经济下行,外遇经贸摩擦。有人打趣道,2019年的冬天实在漫长,不经意的寒风使人不住打颤。

华为智能安防产品线总裁段爱国多次火力全开,“ 听友商说华为要退出安防?我在这里强调一下,华为不做到第一不会退出!”

陶谦一直以来对汉室忠心耿耿,对治下百姓仁厚以待。他以忠厚可靠,高风亮节而闻名于世,并且致力于建设领地。他希望治下百姓能够安居乐业,并将毫不留情地击溃那些胆敢觊觎他领地的外敌。

根据《表决权委托协议》,刘光将其转让后剩余持有的公司163,155,526股股份(约占公司总股本19.0927%)所对应的法律法规或者公司章程规定的除收益权、提案、提名权以外的其他股东权利委托川投信产行使。

而华为这“一小步”的跨越,或许让中国安防前进“一大步”。

7、智能化的路大家都还没有完全走通,有些方向本以为有很好的市场空间,结果可能没有;也有很多方向,不经意中有一些特别的收获。

目前,不少政府大型项目都以PPP项目形式进行的,以地区市县作为一个整体进行建设发展,涵盖范围广,牵扯部门多,投入资金高,建设周期长,非大型安防企业难以承受。以平安城市PPP项目为例,首先涉及到的部门就包括财政、发改委、政法委、市政等。

大华想成为一个生态公司,能通过架构上设计的灵活性和对业务的理解,形成在不同的场景下的合作关系。

再烂的牌都曾遇到过,每一次的击中必定会给予最大势能的一次反弹。

目前我们正在开发一个用于介绍GDE模型的 Github Repository(仓库),其中包含使用 Jupyter notebook 且带有注释的相关示例,Github 相关地址如下:

为了评估自回归 GDE 模型对预测任务的有效性,我们在建立的 PeMS 流量数据集上进行了一系列实验。我们遵循文献[15]的实验预设参数,并且附加了一个预处理步骤:对时间序列进行欠采样,为了模拟在具有不规则时间戳或有缺失值等具有挑战性的环境,这里将每个输入以 0.7 的概率进行删除。

由于 GCDE-GRU 和 GCGRU 的设计在结构和参数数量上是匹配的,我们可以在 NRSME 中测量到 3% 的性能增长,在MAPE中测量到7%的性能增长。

他笃信:势如破竹的时候,你可能只是迎合了大势,而不是你特别出色。没有卓越的公司,只有赶上大势的公司。

于阿里巴巴来说,宇视只是其中一个;但对宇视来说,阿里巴巴似乎就是他们的稻草。

实验中我们成功地训练了GCDE-dpr5,它有多达200个ODE函数评估(NFE),这使得它对图中的计算量明显高于vanilla GCN(由于层数太深使得性能大幅度降低)。应该注意的是,由于GDE在求解函数中会对参数重利用,它比对应的离散项需要更少的参数。

尽管拥有特殊的结构,GDE 代表了一类图序列的自回归模型,以混合动态系统的形式自然地通往扩展的经典时空结构,比如:以时间连续和时间离散的动力学相互作用为特征的系统。

三、图神经常微分方程

今天,站在行业及技术的分水岭前,他和宇视还想再赢一次!

2019华为智能安防业务战略发布会上,段爱国提到,过去一年华为安防摄像机的全球出货增长了460%,部分平台的出货增长了350%,安平交通和园区都实现了爆炸式的增长。

一切市场动作的背后,宇视到底在想什么?

张鹏国:合纵连横,只想再赢一次

这一观点将前向传播过程,重定义为常微分方程(ODE)中初值求解的问题。在这个假设下,可以直接对常微分方程进行建模,并可以提高神经网络在涉及连续时间序列任务上的性能。

而为何实控人发生变更,东方网力在官网中也进行了说明,其中重要的一条便是“有助于公司提高承接大型项目的能力,进一步提升公司的资信能力及抗风险能力”。

对于所考虑的每个模型,我们收集了标准化 RMSE(NRMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)结果。关于所选指标和数据的更多细节请参见原论文。

刘光:帝国缔造者,丧失控制权

这两款新品的发布无疑让华为安防从之前的小步慢跑走向战略级的火速冲锋。 

这类系统对关系归纳偏差提供了生动形象的样例。在样本统计或机器学习过程中引入归纳误差,是一种普遍用于提高样本有效性和泛化性的方式。从目标函数的选择到适合某项具体问题的自组织深度学习的框架设计,设定偏差也是非常常见且有效的方式。

1、《魔兽争霸3:重制版》延期至明年1月28日发售

Steam商店地址:点击进入

@魔兽争霸官方微博也发布了公告,国区《魔兽争霸3》将于北京时间2020年1月29日正式发售。敬请期待。

4、卡普空注册“恐龙危机”商标

在宇视总裁张鹏国看来,他们不断默念初心和使命,不断开拓认知及边界,唐僧似的自我念叨时刻以警醒自己不要坐井观天。

无论 GDE 模型的结构是固定还是随时间变化的,它都可以通过为模型配备连续的 GNN 图层来对定义在图上的向量场建模。

在英文里,企业家的词根empresa,带有“冒险去获取”的含义。在即将过去的2019年,雷锋网AI掘金志从近百位“冒险家”中整理了八位AI安防话题人物,为读者呈现过去一年AI安防领域的重要记忆。

其中,参数 F,G,K 是类似于 GNN 的操作或者一般的神经网络层,H+表示经过离散变换后的 H 值。该系统的转变过程可以通过混合自动机进行可视化处理:

静态图结果:节点分类

据外媒PC Gamer报道,重生工作室在上月末发布了多个招聘启事,为其“《星球大战》团队”招聘高级角色美工、关卡设计以及高级软件工程师等职位。

一般的 GDE 公式带有几种含义。在一般神经常微分方程中,观察到选择离散化方案可以对 ResNets(残差网络)已知的先前离散多步骤变量进行描述[7]。因此,深度学习中连续动态系统的观点不仅局限于微分方程的建模,而且可以利用丰富的数值方法相关文献来指导发现新的通用模型。

幸运的是,寒风凛冽中,有人一直在坚守着,等待来年的春天,他们笃信:

在安防云端芯片市场,主要还是由英特尔、英伟达、谷歌等国外企业把控,国内企业目前还未有重大突破。

昨日chizai-watch网站还公开了SE新注册的“尼尔”商标的相关信息,感兴趣的朋友可以移步我们昨日的报道查看详情。

在安防市场,海康威视总裁胡扬忠像似一个“老大哥”,一旦内部竞争过于激烈亦或外部市场太过恶化,他总是能在恰当的时间作出“稳定军心”式的发声。

不规则数据预测任务的结果。此处取5次训练的平均值和标准差。

今年47岁的李柯,曾在华为工作21年,最高官至南美区总裁,集团副总裁。

GCDE模型。在我们的论文中包含了一个更加详细的版本,以及一些GNN流行的GDE变体版本。

一种类型不同但重要性相等的归纳偏差与收集到数据所使用系统的类别相关。尽管从传统上看,深度学习一直由离散模型主导,但在最近的研究提出了一种将神经网络视为具有连续层的模型[6]的处理方法。

GDE 可以通过多种方式进行训练,这一点很像标准的神经常微分方程[6]。原论文中也对系统的适定性进行了详细阐释和讨论。

若前述权益变动事项最终完成,川投信产将直接持有公司股份63,885,175股,占公司总股本的7.4759%,在公司拥有表决权的股份数量合计为227,040,701股,占公司总股本的26.5686%。川投信产将成为公司控股股东,四川省国资委将为公司实际控制人。

固定步长的离散方案并不能保证 ODE 近似仍然接近解析解;在这种情况下,求解一个适当的 ODE 是不必要的,GCDE—rk4能够提供一个计算效率高的类子结构的FractalNet(比如GCN模型的结构)来提高准确率。         

“本次交易完成后,川投信产将利用自身政府资源、行业资源及沟通协调的优势在项目资源、融资成本等方面为公司提供更多的支持和便利……进一步推动公司从视频到数据、从AI到DI、从软件到服务的战略发展,并且为未来五到十年的长远发展提供动能,提升公司综合竞争能力。”

节点分类任务的准确性。上表取值为100次运行的平均值和标准偏差。

海康的逻辑很简单,“安防浅水养不了大鱼,拿着大炮打苍蝇的事,干不久。”

“尽管我们一直在努力工作,力图在今年年底之前把重制版交到您手中,但随着最终日期的临近,我们觉得还需要一些额外的开发时间来完成收尾工作。和以往一样,我们的目的是为了让作品达到玩家们锁期待的高标准。”暴雪官方在博文中如是说。

段爱国此前公布了华为安防的全新品牌——HoloSens。他解释道,Holo是全息的意思,HoloSens产品志在满足智能时代各行业以及城市发展对全息感知、数据智能的安防需求。

GNN 在许多应用领域都展示了显著的效果,例如:节点分类[2]、图分类、预测[3][4]以及生成任务[5]。

GCDE 被证明可以媲美最先进的模型,并且优于它们的离散模型。我们评估了如下两种 GCDE的版本:

如图为Cora的训练损失和准确率,其中阴影区域是95%置信区间

尤其,东方网力一直专注于城市公共安全的“大场景”,参与了不少平安城市大型项目和大型活动。但由于,今年以来大环境经济形势出现显著变化,经济下行压力大,加上大型项目的建设周期、回款期较长,对公司运营效益则会产生影响。

基于此,李柯带领下的大华提出了全新的“AIoT+SDTV”双引擎战略。

段爱国介绍,该平台从芯片到架构,是业界首个全自主创新边缘视频云平台,性能超业内主流产品三倍,且价格相比较低。

根据IHS调研数据,过去八年,在视频监控市场,宇视一步一步已从藉藉无名冲到全球第四、中国第三。

此前,在海康威视最新的投资者调研中,胡扬忠便罕见出席,知无不言地回答了与会者绝大部分困惑及疑问,内容涉及海康战略、竞争对手、产业变化、行业前景等等。

5、项目今年多一些,明年少一些,不是特别重要的事情,也不用算得太清楚。不必太过沉迷数字、围着数字在转,把目光放长远,这是我们应该要做的事。

10、我们看到了太多的项目由于各种利益分配问题、主导方能力问题、主导方业务调整问题导致停工、烂尾,企业要学会兜底、要敢于兜底。

GDE 和 GNN 一样,都是在图上进行操作。关于符号和基本定义更详细的介绍,我们参阅了关于 GNN 的优秀的相关综合研究(相关研究链接为:https://arxiv.org/abs/1901.00596)以及原论文中的背景部分。

独有派系机制:流亡人口

有股民认为,政府账款虽会收回,但由于经济下滑,地方政府的财政吃紧,拿到回款的周期将一步加长。很多时候,收入确定了,钱却回不来。之前就有消息称,东方网力2018年可能存在20多个亿的应收账款没有收回,与东方网力的业务主要集中在平安城市项目、政府项目有关。

8、以前一年做一千万营收都可以赚钱,现在一年做一个亿都可能亏损。安防市场非常碎步化,活下来容易,发展壮大很难,谁来了都能咬上一口,但过上舒服的日子很难。

有趣的是,自适应步长GDE似乎不受节点特征过度平滑的影响。过度平滑问题[10]阻碍了深层GNN在各个领域的有效使用,特别是在多智能体强化学习(MARL)中,我们目前正在积极探索GDE这一特性,并能够很快进行更为详细的分析。

“提高承接大型项目的能力”一项,可谓说中了很多经常承担大型政府项目的安防企业的痛点。

PC Gamer表示,尽管我们确认下一部重生工作室打造的星球大战游戏就一定是《绝地:陨落的武士团》的续作,但其可能性似乎也很高。当然,也有可能是重生工作室正在打造《星战绝地》的DLC,但目前尚无官方信息公开。

《Graph Neural Ordinary Differential Equations》这项工作旨在缩小几何深度学习和连续模型之间的差距。图神经常微分方程(Graph Neural Ordinary Differential Equations ,GDE)将图结构数据上的一般性任务映射到一个系统理论框架中。我们将常见的图结构数据放入系统理论框架中,比如将数据结构化到系统中:

简单几个数字背后是常人肉眼无法触及的坚持与奋进。

GDE 模型的主要目的是,提供一种数据驱动的方法为结构化系统建模,特别是当这个动态过程是非线性时,更是难以用经典的分析方法进行建模。

在工程师的职业描述中,EA写道他们正在寻找一位程序员协助他们“打造令人难忘的《星球大战》体验”,另外招聘信息也提到应聘者需要热爱编写“第三人称动作/冒险游戏”。

一张张不俗的成绩单背后,围绕宇视的负面声音也接踵而至:香港上市中止、并入A股上市公司、牵手互联网公司等。

从他的万字解答中,雷锋网择取了十大观点:

它的核心思想是,让一个 GDE 在两种时间点之间平滑地控制潜在的节点特征,然后应用一些离散算子,让节点特征 H 快速移动,接着由输出层来处理这些节点特征 H 。

胡扬忠:十大总结,抵抗内忧外患

今年3月,正是安防厂商们洽谈合作,共商战略的好时节。

由于在训练和测试过程中平均的预测时间范围会发生急剧变化,这种时间戳之间的非恒定差异导致单个模型的预测任务更加具有挑战性。为更加公平的对模型进行比较,我们将增量时间戳信息作为 GCGN 和 GRU 的附加节点特征。

5、《只狼》获评GameSpot年度游戏

而大华未来的业务战略则是两条腿走路:上碰数据、下碰业务。

本次访谈的详情还请关注游民星空稍后的详细报道。

此前,东方网力虽也出面辟谣,但此次大举引入国有资本,并变更实际控制人,难免让“坏账高、流动资金不足”等担忧再度浮上水面。

在张鹏国的印象中,他的职场前半段,做过太多这样的事,带着一支队伍去冲锋,去开创一个新领域,去赢得一场战争。

外媒GameSpot今天公开了由他们评出的2019年度游戏作品,最终《只狼:影逝二度》获得了此项荣誉。GameSpot也在颁奖之余对宫崎英高进行了采访。

另一方面,使用自适应步长解算器训练 GCDE 自然会比使用 vanilla GCN 模型的深度更深,后者网络层的深度使该网络性能大大降低。

2、《三国:全面战争》陶谦DLC上架Steam

陶谦能够安置那些战争中流离失所的百姓。他的独有派系资源便是流亡人口。战役地图上有城镇被任意派系征服后,就会产生流民。陶谦可以安置这些流民,从而促进自己领地的经济发展,降低军队集结和建筑建造所需的时间。流亡人口会随着时间而减少。

3、频繁并购解决不了安防实际问题,过去来看,无论是海康还是友商,做的并购都很少,曾经中国的安防行业有过大的资本整合,但最终都变成了资本的游戏、闹剧。

图神经常微分方程(GDE)定义如下:

在涉及时间分量的场景中,GDE 中 S 的深度域与时间域一致,并且可以根据需求进行调整。例如,给定时间窗口 Δt,使用 GDE 进行预测的公式形式如下:

下面是对GDE的介绍。关于更多细节和推导,请参阅原论文,论文相关链接如下:

3、重生工作室正为“星战团队”招聘设计师 

有意思的是,面对华为安防的强势攻城,霸气喊话,一向低调的安防巨头海康威视也频繁发声、做出反击:华为未来一定会退出安防市场。

他说,一直以来,宇视都有十分的意志,但一直在寻求十二分的成长可能。

2、AI边缘感知设备发展不如预期,个人判断还是受宏观经济影响比较大;当然,也许是海康的预期过高。

我们鼓励大家对GDE的其他应用程序在Github中进行请求/建议操作:我们计划它最终可以包括所有主流图神经网络(GNN)架构的GDE变体的相关工作示例,部署在各种设置(预测、控制…)之中。

6、数据是按需汇聚,有些企业提出要把数据全部上云,我不认为物联网的数据都要上云,也没必要全部上云。

1、今天还可以依靠硬件赚钱,过些年软件的话语权会更重。

以下为Steam商店简介:

对具有连续动态和不规则数据集的其他应用领域采用 GDE 作为建模工具,也将同样使其拥有优势,例如在医学、金融或分布式控制系统等领域。我们正在这些领域进行另外的一些相关实验,欢迎提出任何要求、想法或合作意见。

图神经网络(GNN)是图模型对应的深度学习网络。GNN 通常会在这两种情况中使用:一是当目标问题结构可以编码为图的形式;二是输入实体间关系的先验知识本身可以被描述为一张图。

基于面向客户价值的成功,来实现从感知层到业务层的一个闭环的管理。同时,他们以生态的逻辑来建设未来的发展,也就说未来没有一个厂家能垄断市场。

李柯认为,行业技术持续进化,用户需求也在不断更新,无论是技术、产品还是方案必须转化为实际产生的可衡量价值,客户才会有兴趣购买。