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以 MEGNet为例，与所有节点和边相连的全局状态属性以及原子和边属性共同构成了初始图的表示。更新初始图表示，在前2步中，应用来自全局状态和另一部分的信息来更新键和原子的属性。根据来自键、原子和先前全局状态属性的信息更新全局状态属性（图 2f）。...
它的输入包含两个部分：问题上下文（problem context）和可能颜色上下文（possible color context）。问题上下文（problem context）是根据刚刚着色的顶点，来安排接下来对哪些顶点进行着色。它在任务开始和结束的时候都是零。问题上下文中包含的顶点数是一个超参数，在实验中设置为8。...
设计框架时考虑了两种数据模式，包括文本和图形信息。 最后，在使用 SSL 对模型进行预训练后，编码器权重在微调阶段共享。为了进行微调，使用预训练权重初始化模型，并对模型进行 200 个 epoch 训练以生成最终预测。MOFormer 和 CGCNN 模型分别进行微调。观察到，使用 SSL 预训练框架可以在所有数据集上一致地提高 CGCNN和 MOFormer 的结果。 ...
矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕位置等属性。矢量图是根据几何特性来绘制图形，矢量可以是一个点或一条线，矢量图只能靠软件生成。矢量图优点在进行放大、缩小或旋转等操作时图像不会失真。图像保存的是线条和图块的信息，与分辨率和图像大小无关，文件容量一般较小。矢量图放大后图像不会失真矢量图缺点难以表现色彩层次丰富的逼真图像效果。向左滑动2....
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