網絡圖
關注創建者：自學土木網 創建時間：2021-03-15
網絡圖的視頻教程
流體力學遇見深度學習：揭示微觀流動背后的智能力量
物理引導建模 卷積神經網絡（CNN）、圖神經網絡（GNN）在滲流模擬中的案例介紹 Physics-Informed Neural Networks (PINNs) 基本原理與結構解析 在多孔介質滲流與裂縫流動中的應用舉例 微觀結構構建與圖像處理方法 從CT圖像/圖像生成重建孔隙結構 數據集構建與預處理方法 案例分析與實操分享 AI輔助頁巖氣孔隙流模擬 智能建模在碳封存與地熱中的應用前景
￥9.9 41分鐘 45播放
查看
網絡圖的實例教程
雙代號網絡圖的工作類型
如下圖所示，雙代號網絡圖的工作類型分為：工作、關系、里程碑。
1、工作：
表示具體要完成的工作。如 “施工準備”“測量放線”等，需要消耗一定人力、材料、機械的工作，都是工作。
2、關系：
只是表示工作前后的邏輯關系，有不占用時間，有占有時間的，比如說“防水施工”，還有一類工作持續時間很長，但是又不能成為關鍵線路，如“臨水臨電”“水電預留預埋”在項目進行過程中，一直都有人在做，但這些工作顯示不會影響整個項目的工期。
3、里程碑工作 ：
通常用于表示階段性任務完成。如“主體完成”“竣工驗收”或者其他需要標明一些注釋內容的節點等。上圖中的“節點36”上的“竣工驗收”為里程碑工作。
雙代號網絡圖的基本規則
（1）雙代號網絡圖只能有一個開始節點，一個結束節點，拎起開始和結束節點，是一個完整的網絡，用手一拎起，不能有漏下來的任務，每個任務都有前置工作和后續工作。
（2）不允許出現逆向箭頭，不能出現閉合回路。
（3）在一個網絡圖中，不允許出現一個代號代表一個施工過程。
（4）在網絡圖中，不允許出現無指向箭頭或雙向箭頭的箭桿。
關鍵線路和非關鍵線路
在各線路的路長中，可以找到一條總時差為0的線路，這條線路在網絡圖中稱為關鍵線路，在圖上用紅線（或粗線）標出。在關鍵線路上的工作為關鍵工作。關鍵線路可以有多條，關鍵線路不是一成不變的，在一定條件下，關鍵線路和非關鍵線路可以相互轉化，如下圖所示：
網絡計劃主要是找出項目中的關鍵線路，因為它決定項目的工期，如果在這條線路上工作進展耽誤，整個項目的工期就要延遲。相反，如果能想辦法縮短這條線路的完工時間，完工日期就可提前。
展開 最近有讀者咨詢網絡拓撲圖如何畫？我們一般用PPT、VISIO、億圖等工具，今天分享幾個網絡拓撲圖，大家可以看看。
終將渡過成長的海
01
正文
下面的幾張拓撲圖，如果你都能看懂的話，說明你對于網絡架構算入行了。
生成對抗網絡原理 2.GAN的生成模型、判別模型的設計
高頻問題：
1.生成模型與判別模型的博弈過程
關鍵點：
1.掌握GAN的思想與原理 2.根據需求學會設計生成模型與判別模型
實操解析與訓練
第八階段：
強化學習實踐
實驗：游戲分析
1.游戲場景分析 2.強化學習的要素分析 3.深度強化學習
高頻問題：
1.DNN 與DQN 2.探索與利用
關鍵點：
1.深度強化學習的原理 2.根據實際需求，設計深度強化學習模型
實操解析與訓練
第九階段：
圖卷積神經網絡實踐
實驗：社交網絡分析
1.圖神經網絡的原理 2.圖卷積神經網絡的思想
3.設計圖卷積神經網絡進行社交網絡分析
高頻問題：
1.如何從圖神經網絡的原理轉化到實際編程
關鍵點：
1. 掌握圖神經網絡原理 2. 圖卷積神經網絡編程實現
實操解析與訓練
第十階段：
Transformer實踐
實驗：基于Transformer的對話生成
1. Transformer原理 2. 基于Transformer的對話生成
3.基于 Transformer 的應用
高頻問題：
1.如何應用自注意力機制 2.如何應用于自然語言處理與計算機視覺
關鍵點：
1.self-Attention機制 2.position
展開 由鉸接彈簧組成的非晶力學網絡就屬于這樣一個復雜的系統。由于該網絡具有非仿射性，在外部施加的應變驅使下，內部質點位移場趨于混沌，且沒有完善的理論框架來解析地描述這些點的集體行為。
非晶平面圖網絡的非仿射力學響應非常普遍。完全的仿射響應只能出現在那些每個晶胞僅有一個位點的晶格網絡中。網絡的非仿射性阻礙了我們進一步研究其內稟屬性（如連接度、局部結構和拓撲特征）與力學行為之間的關系。
因此，預測非晶網絡的力學響應是一個復雜的問題。據報道，一種源自堵塞態的非晶網絡具有幾乎完美的仿射力學行為，這違反了傳統認知，但這一發現可能有助于揭示影響網絡仿射性的結構因素。
02
成果掠影
南方科技大學沈翔瀛研究員、朱桂妹副研究員和李保文教授團隊對非晶平面圖網絡的仿射性如何影響網絡的力學特性（剪切模量、體積模量、泊松比等）領域最新進展做了一個簡短的回顧。同時簡述了阻塞態網絡中存在的仿射性相變并探討了仿射性與網絡均勻性等結構屬性之間的關聯。綜述以“Non-affinity: The emergence of networks from amorphous planar graphs”為題發表于《SCIENCE CHINA Physics, Mechanics & Astronomy》。
03
圖文導讀
圖1. 在剪切應力和壓縮應力作用下，不同親和度網絡中節點的位移場。箭頭表示由施加在網絡邊界上的應變引起的節點位移向量。
圖2.
展開 Orcad原理圖中分頁符網絡后面的數字是怎么添加的呢？
網絡圖的相關專題、標簽、搜索
網絡圖的最新內容
傳統僅依賴矩陣帶寬、稀疏度等淺層特征的方法無法充分捕捉復雜結構關聯，而圖神經網絡（GNN）正提供新途徑。GNN 可在任意尺寸、任意拓撲的矩陣圖上工作，通過靈活的鄰域聚合將變長輸入映射為固定維度嵌入，從而刻畫出矩陣的深層拓撲模式和數值分布。
基于HFSS的寬帶圓極化天線設計2個月前
寬帶圓極化天線
將前面設計的微帶單元和饋電網絡集成，得到圖5的結構
圖5 天線正面與背面
下面的具體仿真數據
圖6 Gain
圖7 方向圖
圖8 軸比
圖9 S11
圖6給出了天線的實際增益，可以看到該天線輻射右旋圓極化波，在3.4-3.85GHz
右下圖和上方圖分別為神經網絡預測圖像，基于神經網絡回歸模型直接預測 FEM 元素的電導率值。預測圖像成功還原了目標位置、形狀及分布特征，尤其是對三角形與半圓目標具有良好的邊緣保留能力。
對比可見，深度學習方法在幾何結構恢復與邊界清晰度方面明顯優于傳統差分方法，證明其在復雜目標識別中的潛力與魯棒性。
非歐幾里得數據可以比一維或二維表達更復雜的結構，比如分子結構，神經網絡，費曼圖，宇宙圖等等。
非歐幾里得數據的本質特征是缺乏全局統一的坐標系和不規則的局部結構，這導致傳統深度學習方法難以直接適用。
c） 實際Q因子與預測Q因子的對比
d） 實際Q因子與預測Q因子的誤差
e） 實際最小BER與預測最小BER的誤差
圖6 神經網絡測試結果
導入一個眼圖，如圖7所示：
圖7.導入需要預測的眼圖
運行預測功能，結果如圖8：
圖8.神經網絡預測的系統性能
神經網絡測試結果
導入一個眼圖，如圖7所示：
圖7.導入需要預測的眼圖
運行預測功能，結果如圖8：
圖8.神經網絡預測的系統性能
比如，在注塑工藝優化場景中，系統可抽取參數、缺陷、案例等信息構建圖網絡，支持智能問答和技術決策。
再舉一個供應鏈的例子。如果消費者在餅干中發現異物，傳統方式是讓數據分析師在各類生產與庫存表中逐一排查，耗時費力。
若使用圖模型將所有數據源進行語義串聯，通過Altair Graph Studio即可快速溯源。
電機軸向熱網絡（Group view）
電機軸向熱網絡（Group展開圖）
電機徑向熱網絡（Group view）
軸向和徑向熱網絡圖
永磁體，磁鋼，繞組等相鄰固體之間存在接觸熱阻，材料本身內部也存在熱阻。空氣和固體表面存在對流冷卻，和局部流速有關。不直接接觸的固體表面之間還存在熱輻射交換熱量。
圖３ 抽頭式饋電發夾諧振器單元及其等效網絡原理圖
圖４ 所設計的濾波器給構圖
初始尺寸如下(單位mm)
表1 濾波器初始尺寸
圖2 熱調節器(a)模型圖，(b)熱阻網絡圖。
圖3 帶有cPCM熱調節器的電池模塊的組裝過程。
圖4 (a)正二十烷，(b)AlN，(c)cPCM 的SEM圖
