graph

重点 * 上下文敏感指针分析的完整算法。 * 上下文敏感概念，堆对象的上下文敏感表示，上下文敏感指针分析的规则。 * 上下文的三种选择，以及效率、准确度的对比

在两年期即将结束之后，微软表示根据客户的反馈暂时搁置这个淘汰计划。 不过，微软表示虽然这个淘汰计划已经搁置，但客户们不要认为会长期保留这两个 API，后续会根据情况继续推动淘汰计划。微软表示虽然淘汰计划被无限期推迟，但预估会在 2023 年重新启动，届时客户在截至日期前 6 个月会获得通知

“对话文本负面情绪识别主要是从对话文本中识别出每个话语的负面情绪近年来已成为了一个研究热点。然而让机器在对话文本中识别负面情绪是一项具有挑战性的任务因为人们在对话中的情感表达通常存在上下文关系。为了解决上述问题本文提出一种基于关系图注意力网络(Rational Graph Attention Network RGAT)和宽度学习(Broad Learning BL)的对话文本负面情绪识别方法即RGAT-BL

知识图谱(knowledge graph)是一种基于图(graph)的结构化知识表示方式. 一个图通常由一组节点以及节点间的关系构成. 采用图的方式对知识进行表示 反映了一种以关系为核心的知识观 即知识蕴含在关系中. 人类文明发展到目前的阶段 已经累积形成了海量的知识资源. 其中 相当部分的知识以自然语言这种非结构化的方式存在. 随着人类社会的持续发展 人类知识的规模和复杂度也在不断增长. 持续增长的非结构化知识资源对知识的管理、传播与再生产的负面影响日益显著. 通过将知识表示为一组节点及其之间的关系 知识图谱能够帮助人类和计算机更好地管理、理解与使用海量的知识资源 对于促进人类文明的持续发展具有重要意义. 1、用户查看次数越多，范围越广，sousuo引擎就能获取越多信息和内容。 2、赋予字串新的意义，而不只是单纯的字串。 3、融合了所有的学科，以便于用户sousuo时的连贯性

禹继国，1972年生，山东泰安人，2004年毕业于山东大学，获博士学位。现任曲阜师范大学信息科学与工程学院 副院长，教授，硕士生导师;是中国计算机学会(CCF)高级会员;IEEE会员;中国运筹学会会员;山东省运筹学会理事。作为主要成员参与完成了国家和省部级项目4项

渡河问题（英语：river crossing problem）是著名的益智游戏，是在一些限制下的组合问题求最短路径的解。网络上有许多以动态游戏的方式呈现这些渡河问题，常使用图论(graph theory)来表示与解决渡河问题。以图(graph)表式解决渡河问题的过程，以节点(node)表示状态，以边(edge)表示流程

渡河问题（英语：river crossing problem）是著名的益智游戏，是在一些限制下的组合问题求最短路径的解。网络上有许多以动态游戏的方式呈现这些渡河问题，常使用图论(graph theory)来表示与解决渡河问题。以图(graph)表式解决渡河问题的过程，以节点(node)表示状态，以边(edge)表示流程

Boost库是为C++语言标准库提供扩展的一些C++程序库的总称。Boost库由Boost社区组织开发、维护。提供免费、同行审查的、可移植的程序库

禹继国，1972年生，山东泰安人，2004年毕业于山东大学，获博士学位。现任曲阜师范大学信息科学与工程学院 副院长，教授，硕士生导师;是中国计算机学会(CCF)高级会员;IEEE会员;中国运筹学会会员;山东省运筹学会理事。作为主要成员参与完成了国家和省部级项目4项

中国教育报客户端讯（记者 程墨 通讯员 赵娜）11月17日，华中科技大学计算机学院“大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心”“服务计算与系统教育部重点实验室”暨“集群与网格计算湖北省重点实验室”图计算团队研发的图计算引擎，基于“鹏城云脑Ⅱ”，在2022年美国得克萨斯州达拉斯举办的全球超级计算大会第25届Graph 500排名中SSSP性能全球第一，BFS性能在国产处理器中排名第一。这也是华中科技大学图计算团队继去年登顶该榜单之后，再次登顶。 据了解，图计算引擎的研发工作由华中科技大学副教授张宇、博士后赵进主导，研发团队成员30余人，核心成员包括：廖宇健、黄志颖、叶楚玥、宁鑫、余辉、齐豪、何东皓、王梓骁、郭渝洛、吴奕洋