小锋学长生活大爆炸 - 调研与报告
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items: 【资源】2025年中科院分区表和WOS分区表，附件下载
items: 【题库】华南理工大学研究生实验室安全教育考试-638页
items: 【报告】当“无线通信”遇到“图神经网络”——简单理解
items: 【调研】分布式GNN训练的综述汇报
items: 【调研】详解Transformer结构——Attention Is All You Need
items: 【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU
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items: 【阅读】A Comprehensive Survey on Electronic Design Automation and Graph Neural Networks——EDA+GNN综述翻译
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【资源】2025年中科院分区表和WOS分区表，附件下载
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date: 2025-04-01T13:34:00+08:00
description: 转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn]如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~{dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}中科院分区表来源：https://github.com/hitfyd/ShowJCR下载链接：https://xfxuezhang.lanzouo.com/iU9bU2sbp9kb也可以用他的exe来查询：WOS分区表来源：http://lib.ahmu.edu.cn/list.php?fid=84下载链接：https://xfxuezhang.lanzouo.com/iJzEt2sbp9cd

【题库】华南理工大学研究生实验室安全教育考试-638页
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date: 2023-09-04T18:15:34+08:00
description: 638页44万字超全题库1、[判断题] 发现火灾时，单位或个人应该先自救，当自救无效、火越着越大时，再拨打火警电话119。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 错误 2、[判断题] 各种电源是否有电，可用试电笔检验。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 错误 3、[判断题] 数控机床上严禁堆放工件、夹具、刀具、量具等物品。加工前必须认真检查工件、刀具安装是否牢固、正确。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 4、[判断题] 铣床加工工作结束后，工作台应停在中央位置，升降台应落到最低位置。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 5、[判断题] 电气线路着火，要先切断电源，再用干粉灭火器或二氧化碳灭火器灭火，不可直接泼水灭火，以防触电或电气爆炸伤人。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 6、[判断题] 实验大楼出现火情时千万不要乘电梯，因为电梯可能因停电或失控，同时又因“烟囱效应”，电梯井常常成为浓烟的流通道。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 7、[判断题] 火灾发生后，受到火势威胁时，要当机立断披上浸湿的衣物、被褥等向安全出口方向冲去。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 8、[判断题] 火灾发生后，千万不要盲目跳楼，可利用疏散楼梯、阳台、窗口等逃生自救。也可用绳子或把床单、被套等撕成条状连成绳索，紧拴在窗框、铁栏杆等可靠的固定物上，用毛巾、布条等保护手心，顺绳滑下，或下到未着火的楼层进行逃生。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 9、[判断题] 消防工作的方针是：“预防为主，防消结合”，实行消防安全责任制。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 10、[判断题] 肥胖产生的原因是由于进食过多，消耗过少，使摄入的热量超过了机体所消耗的热量，过多的热量在体内转变成脂肪并大量蓄积，造成脂肪组织异常增加所致。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 11、[判断题] 女生月经期间，可以参加适当的体育活动，如慢跑，打乒乓球、羽毛球、排球，舞蹈等运动负荷不大的活动。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 12、[判断题] 运动锻炼时不能佩戴纪念章，不能携带小刀、钥匙、别针和其它尖利或硬质物体等物件，并要换上运动鞋、运动服等。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 13、[判断题] 为了确保动物实验的正常开展,应严格控制无关人员、昆虫及野生动物、病原微生物进入实验室。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 14、[判断题] 保险丝和空气开关可以有效地防止电气火灾。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 错误 15、[判断题] 用电安全的基本要素有：电气绝缘良好、保证安全距离、线路与插座容量与设备功率相适宜、不使用三无产品。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 16、[判断题] 消防工作的方针是：“预防为主，防消结合”，实行消防安全责任制。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 17、[判断题] 当电气设备发生火灾后，如果可能应当先断电后灭火。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 18、[判断题] 安全阀泄漏可以采用加载的方法来消除。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 错误 19、[判断题] 在安全性上外压容器一般较内压容器安全。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 20、[判断题] 实验室必须配备符合本室要求的消防器材，消防器材要放置在明显或便于拿取的位置。严禁任何人以任何借口把消防 器材移作它用。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 21、[判断题] 外照射是射线照射人体后只造成对人体组织的损伤。例如 γ射线照射造成体内深部损伤，β射线伤害皮肤及眼睛的晶状体。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 22、[判断题] Ⅲ类放射源为危险源。在没有防护情况下，接触这类源几小时就可对人造成永久性损伤，接触几天至几周也可致人死亡。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 23、[判断题] Ⅱ类放射源为高危险源。在没有防护情况下，接触这类源几小时至几天可致人死亡。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 24、[判断题] 可以用手触摸放射源表面。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 错误 25、[判断题] 一定剂量电离辐射会对人体造成损伤，应采取措施进行防护。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 正确 26、[判断题] 国务院环境保护主管部门根据放射源对人体健康和环境的潜在危害程度，将放射源从高到低分为Ⅴ、Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ五类。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 错误 27、[判断题] 放射性废物，经过屏蔽处理后可以当作一般垃圾处理。 （分值1.0）你未作答 标准答案： 错误 28、[判断题] 生物类实验室废弃物（包括动物残体等），可以丢弃在普通垃圾箱内。 （分…

【报告】当“无线通信”遇到“图神经网络”——简单理解
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date: 2023-06-06T01:16:00+08:00
description: 转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]课程报告，随便做的，仅供参考~B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1tM4y1v7t4/以下格式默认为：先放图，再放文字前面的同学介绍了传统方法和经典深度学习方法在无线通信中的应用，最后，这里我再向大家介绍一个比较新的概念——图神经网络。接下来，我就简单介绍一下图神经网络以及无线通信与图神经网络能如何结合使用。下面将从以下四个方面展开。由于无线通信环境的复杂性，如随机信道衰落和干扰，以及不可避免的硬件损伤所引起的非线性等情况，使得无线通信系统的数学模型有时不能准确地反映实际情况。此外，随着大规模无线通信方案(如大规模MIMO)的普及，相应的数学模型变得更加复杂，相关优化算法的计算复杂度也变得更高。此外，由于各种神经网络模型具有强大的表示能力和较低的推理复杂度。因此，机器学习ML技术，特别是深度学习(DL)技术在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等其他领域取得了巨大的成功。基于以上两点，近年来，越来越多的研究者开始采用机器学习的方法来研究无线通信中的挑战性问题，例如无线电资源管理、通道估计、联合源通道编码等，并取得了不错的性能提升。随着人们对更高服务质量(QoS)的需求不断增加和大数据的爆炸式增长，基于机器学习和深度学习的无线技术逐渐成为第六代无线通信的主流，并超越了传统的基于模型的设计范式。开发基于深度学习的方法有两种不同的方法。第一种是数据驱动的方法，通过使用神经网络代替传统的构建块，从而直接学习问题的最优输入输出映射。第二种是模型驱动的方法，将神经网络用来代替经典算法中的一些策略。对于这两种范式，一个基本的设计组件是底层神经架构，它控制着训练和泛化的性能。早期的尝试采用即插即用的方法，并采用继承自计算机视觉等应用的神经架构，例如，多层感知器或卷积神经网络。尽管这些经典架构在小规模无线网络上实现了近乎最佳的性能和快速执行；但当用户数量变大时，性能就会出现严重的下降。更具体的来说。神经网络通常需要大量的训练样本。然而，在一般的无线通信系统中，训练样本通常比较难收集。同时，过多的训练样本会增加训练过程的内存消耗和时间消耗。其次，对于大多数现有的工作，神经网络模型的结构高度依赖于系统的大小，例如天线/用户的数量。而且5G及以上网络通常具有密集部署的接入点、数百个客户端以及动态变化的客户端数量和信噪比等特点，这使得应用基于MLP或基于CNN的方法无效。最后，大多数现有的基于机器学习的无线算法都是集中式的，可能存在高信令成本、低可扩展性和灵活性、计算限制以及单点故障等问题。因此，这些神经网络模型缺乏泛化能力，不能用于系统规模变化的情况。我们需要寻找一些新的方法来应对这些问题。为了提高可扩展性和泛化能力，一个有前途的方向是设计专门用于无线网络的神经网络体系结构。最近的一个尝试是使用图神经网络，它可以利用无线网络的图拓扑信息。基于GNN的方法在资源管理、端到端通信、MIMO检测等应用中都取得了不错的成果。比如，对于波束形成问题，在拥有50个用户的网络上训练的GNN能够在拥有1000个用户的更大网络中获得近乎最佳的性能。由于可以并行执行，GNN的计算效率很高，并且是迄今为止能够在毫秒内为数千个用户找到近乎最佳的波束形成器的唯一方法。此外，gnn比其他神经网络模型更有效地利用图信息，特别是图拓扑信息，这可以减少所需的训练样本数量，并提升模型性能。其次，gnn可以处理不同大小的输入图。此外，gnn的操作自然是去中心化的，这对大规模无线通信系统很有吸引力。而且，GNN 是最强大的 DMP(动态马尔可夫决策过程) 算法，也就是说，只要选择合适的可学习权值，GNN可以表示任何 DMP 算法。这也从算法的角度证明了在无线网络中采用 GNN 是合理的。因此，将GNN应用于无线通信技术中，是一个非常有前途的方向。既然图这么强大，那什么是图。图是用于表示点与点之间存在某种关系的结构，是一个很悠久又很经典的数据结构。图可以用来建模为很多结构，比如用来表示分子结构、文字、社交网络、以及图生成等等。以图片为例，常规的图片由排列整齐的像素点组成，如果将其中的部分节点提取出来，就构成了一个抽象度更高的Graph，并且节点之间保持了拓扑关系。图由节点集合和边集合表示。在无线通信的上下文中，节点可以为表示用户、AP、天线、基站、边缘设备等，节点特征是该节点的属性(例如，节点的重要性)。边可以表示为通信链路、干扰链路或某些连接模式等，而边特征是该边的属性(例如，信道状态信息)。图神经网络GNN是一种用于处理图数据的机器学习模型，建立在传统神经网络的基础上，通过考虑节点之间的连接关系来对图数据进行建模和分析。它的基本思想是通过迭代地更新节点的表示，将节点的邻居信息进…

【调研】分布式GNN训练的综述汇报
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date: 2023-03-08T18:44:27+08:00
description: 转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]{bilibili bvid="https://www.bilibili.com/video/BV1tP411f7y3/" page=""/} 大家好，今天跟大家分享一下我最近看的两篇关于GNN的综述文章。整合了一下他俩的内容，相当于给大家简单介绍一下分布式GNN训练的全流程。 以下内容结合了我的理解，若有不对的地方，欢迎大家指出。 内容比较多，可能要占用大家30~60分钟的时间。 与其他神经网络相比，GNN可以有效地表示非欧式域。并且CNN可以看做是GNN的特例。它还可以与CNN、强化学习等技术组合使用。 GNN的应用场景非常广泛，包括系统建模、图像、文字、社交网络、图生成、电子设计等。右图是GNN模型训练的典型架构图。左侧将图形数据作为输入，然后通过GNN模型学习图形中每个顶点的向量表示。最后输出的学习的表示，可用于下游任务，比如顶点预测、链接预测和图预测等。 这里简单统计了Arxiv和Google Scholar两个平台上，近几年标题中包含GNN或分布式GNN的文献数量。 可以看到，GNN自2018年兴起以来，相关的论文数量呈现出了指数级的增涨。此外，分布式GNN训练的贡献在2019年开始显现，目前也呈现出了快速增长的趋势。这是因为工业界和学术界对缩短GNN模型训练时间的要求很高，因此越来越受到关注。 不过一些属于GNN，但标题中未包含关键词的论文没有统计进来。如果算上，预计会更多。 除了学术界，各大互联网企业也在积极部署自己的图计算平台，国内如腾讯、阿里、百度等，都已推出了相应的方案。 可见，图计算、图神经网络获得了各界一致的认可。 GNN模型由一个或多个层组成，而GNN模型的训练主要包括Aggregation邻居聚合和Combination后的神经网络操作。在聚合步骤中，聚合函数用于为每个目标顶点聚合来自前一个GNN层的传入相邻顶点的特征向量。在组合步骤中，组合函数使用神经网络操作变换每个顶点的聚合特征向量。 但随着大数据时代的发展，图的规模越来越大，甚至达到百亿个节点和边。训练这种GNN需要大量的计算和存储等资源。因此，分布式的GNN训练成了大图训练的有效解决方式。 根据分布式GNN的特点，论文从不同角度描述了现有工作对其的优化技术。通过合并两篇综述的主要内容，下面将从这四个方面简单介绍。 为了在多个计算节点上协作，需要进行数据分区。 但图数据是具有依赖性的，如果我们考虑分区之间的数据依赖性，分布式训练效率会因通信而降低；如果我们简单地忽略数据依赖性，模型的准确性就会被破坏。因此，数据分区是端到端分布式 GNN 训练效率的关键阶段。 在考虑依赖性的情况下，数据分区应以平衡工作负载和最小化通信成本为目标。 GNN任务由于受顶点数、交叉边数、特征维度、层数、顶点分布等因素的影响，简单的分区方法(如随机划分)，效果不是很好，因此学者们提出了包括基于启发式、基于学习和基于算子等几种特定于 GNN 的成本模型。 通过对 GNN 工作负载的计算和通信成本进行建模，可以更好地指导数据分区。 数据分区通常是按图划分，但由于现在的节点特征往往是高维向量或张量，因此大家也开始关注特征的划分，或者将两者结合。 图的划分可以分为Full-batch和mini-batch两种。Full-batch是将整张图输入训练，而mini-batch是通过采样生成小批量再输入训练。 Full-batch的挑战在于工作负载不平衡和大量通信。Mini-batch的挑战在于采样性能的不足。 后面会具体来讲。 特征的划分可以按列或按行来进行。 两种划分方式的示意图如右图所示。 首先介绍一下full-batch training。 由于每一轮都涉及整个原始图形数据，因此每一轮都需要大量的计算和大量的内存占用。为了解决这一问题，分布式全批训练主要采用工作负载划分方法：即分割图以生成小工作负载，并将其移交给不同的计算节点。 根据预处理阶段是否预设了工作负载，进一步分为基于调度工作负载的执行和基于预设工作负载的执行。 左边是基于调度工作负载的执行。 这里的Leader负责存储模型参数和图形数据，还负责生成和调度chunk，以及整合各worker的梯度并推进计算。而worker负责模型计算和梯度聚合。 我们看一下大致流程： Leader首先分割Chunk，由于节点的邻居节点数量不同，因此chunk的大小也不一样。然后chunk被分发到各个worker。Worker根据需要从其他worker聚合邻域信息，并组合执行模型计算，然后将梯度发送回leader。Leader整合所有内容，并更新模型参数，将最终梯度推送给各个worker。Worker更新自己的参数。这就完成了一个epoch的训练。 对于这种方式，优化的…

【调研】详解Transformer结构——Attention Is All You Need
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date: 2022-11-15T22:06:02+08:00
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【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU
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date: 2022-11-15T22:05:23+08:00
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【阅读】2021 OSDI——P3: Distributed Deep Graph Learning at Scale 论文翻译
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date: 2022-11-15T22:03:00+08:00
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date: 2022-11-15T21:58:09+08:00
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物流无人机相关资料
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date: 2022-04-27T11:32:00+08:00
description: 物流无人机企业.txt文献综述脉络.rar物流无人机PPT.pptx物流无人机PPT讲稿.docxMATLAB UAV Package Delivery仿真：https://www.mathworks.com/help/uav/ug/uav-package-delivery.html

国际顶级会议列表
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date: 2022-03-17T15:32:00+08:00
description: 部分电磁场与微波技术主流：1.IEEE International Microwaves Symposium2.European Microwave Conference3.IEEE International Symposium on Antennas and Propagation4.European Conference on Antennas and Propagation微电子学与固体电子学：International Solid-State Circuits ConferenceIEEE Electron Devices MeetingIEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC)IEEE Radio Frequency Integrated Circuits Symposium（RFIC）IEEE Symposium on VLSI Circuits (VLSIC)信息与通信工程（信号与信息处理、通信与信息系统）：1.INFOCOM: International Conference on Computer Communications2.GLOBECOM: IEEE Global Telecommunications Conference3.ICC:The IEEE International Conference on Communications4.IEEE ICCV：International Conference on Computer Vision5.IEEE CVPR：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition6.ICML：International Conference on Machine Learning7.IJCAI：International Joint Conference on Artificial Intelligence8.AAAI: AAAI Conference on Artificial Intelligence9.ECCV: European Conference on Computer Vision10.ACM MM: ACM International Conference on Multimedia11.NIPS：Annual Conference on Neural Information Processing Systems12.IEEE ICASSP: International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing13.ACM CHI: The ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems14.ACM SIGGRAPH15.FGR ：International Conference on Face and Gesture Recognition16.COLING ：International Conference on Computational Linguistics17.VR：IEEE Virtual Reality Conference18.MICCAI：Medical Image Computing and Computer-assisted Intervention19.Interspeech：Interspeech20.ICLR：International Conference on Learning Representations21.ACII: Affective Computing and Intelligent Interaction22.ACL: Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 23.EMNLP: Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 24.NAACL: North American Chapter of the Association for Computational Linguistics电路与系统：1.GLOBECOM2.IEEE CVPR：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition3.AAAI: AAAI Conference on Artificial Intelligence4.IJCAI：Internation…