2022年11月，由51CTO主办的《中国企业“IT印象◆激扬创新动能，掘金数字时代”年终评选》活动全面启动。依托互联网，本次评选活动主要从品牌、产品与技术、解决方案、应用服务等维度进行，通过媒体曝光、微信微博曝光、编辑推荐等方式，对2022年的中国企业级IT技术、产品、应用等创新成就进行总结。同时，为企业在数字化转型过程中的技术、产品、解决方案选型，提供有力的参考。截止到2022年12月28日，激扬创新动能，掘金数字时代｜2022年第十七届中国企业年终评选榜单正式揭晓。VMwareCross-Cloud™Services（VMware跨云服务）凭借其加速云之旅、成本效益和跨任意云的灵活性和控

GraphNeuralTransportNetworkswithNon-localAttentionsforRecommenderSystems用于推荐系统的非局部注意的图神经传输网络来源：WWW2022摘要：通常，GNN通过在本地邻居之间传播和聚合消息来生成用户/项的嵌入。因此，GNN捕获远程依赖关系的能力在很大程度上取决于它们的深度。然而，简单地训练深度gnn会产生瓶颈效应，例如过拟合和过平滑等，无法得到较好的训练效果。为了解决这个问题，作者提出了图最优传输网络(GOTNet)来捕获在不增加GNN深度的情况下的长期依赖关系。GOTNet能够只使用浅层GNN来同时捕获图中的本地和非本地消息，

GraphNeuralTransportNetworkswithNon-localAttentionsforRecommenderSystems用于推荐系统的非局部注意的图神经传输网络来源：WWW2022摘要：通常，GNN通过在本地邻居之间传播和聚合消息来生成用户/项的嵌入。因此，GNN捕获远程依赖关系的能力在很大程度上取决于它们的深度。然而，简单地训练深度gnn会产生瓶颈效应，例如过拟合和过平滑等，无法得到较好的训练效果。为了解决这个问题，作者提出了图最优传输网络(GOTNet)来捕获在不增加GNN深度的情况下的长期依赖关系。GOTNet能够只使用浅层GNN来同时捕获图中的本地和非本地消息，