DynamicCRM插件中记录日志的方式有多种通常情况下分为ITracingService记录、单独日志表插入记录、文本记录三种。之前整理过ITracingService记录的方式，但这种记录有限制，只有存在异常时才会在插件跟踪日志中查到，异常报错时排查问题到可以，但插件详细的日志记录查看就不很方便，并且插件跟踪日志中记录到最上层的插件，直接通过插件名查询不方便。 单独日志表的方式，也很简单，自定义一个日志表，在插件中调用封装好的日志插入方法即可，但这个存在一个致命的问题，像是普通的信息记录没问题，若存在异常，插入操作会回滚，所以无法通过这种记录排查异常。 第三种文本记录，需要引用第三方组件，
DynamicCRM插件中记录日志的方式有多种通常情况下分为ITracingService记录、单独日志表插入记录、文本记录三种。之前整理过ITracingService记录的方式，但这种记录有限制，只有存在异常时才会在插件跟踪日志中查到，异常报错时排查问题到可以，但插件详细的日志记录查看就不很方便，并且插件跟踪日志中记录到最上层的插件，直接通过插件名查询不方便。 单独日志表的方式，也很简单，自定义一个日志表，在插件中调用封装好的日志插入方法即可，但这个存在一个致命的问题，像是普通的信息记录没问题，若存在异常，插入操作会回滚，所以无法通过这种记录排查异常。 第三种文本记录，需要引用第三方组件，
什么是 SolutionPublisher?官方介绍： SolutionPublisher|MicrosoftDocs创建组件的解决方案的发布者被认为是该组件的所有者。也就是说解决方案发布者指定了是谁开发了这个应用程序或组件。因为每个解决方案都有一个发布者，所以应该创建一个有意义的发布者，而不是使用默认发布者。每个解决方案发布者都有一个前缀（prefix），这也是为了可以避免命名冲突。如何创建SolutionPublisher?创建SolutionPublisher有两种方式（界面、代码），代码方式可以参考官方给的代码，CreateAPublisher |MicrosoftDocs界面创建的步
什么是 SolutionPublisher?官方介绍： SolutionPublisher|MicrosoftDocs创建组件的解决方案的发布者被认为是该组件的所有者。也就是说解决方案发布者指定了是谁开发了这个应用程序或组件。因为每个解决方案都有一个发布者，所以应该创建一个有意义的发布者，而不是使用默认发布者。每个解决方案发布者都有一个前缀（prefix），这也是为了可以避免命名冲突。如何创建SolutionPublisher?创建SolutionPublisher有两种方式（界面、代码），代码方式可以参考官方给的代码，CreateAPublisher |MicrosoftDocs界面创建的步
之前了解到通过UFUN函数UF_UGMGR_invoke_pdm_server可以调用TeamcenterITK函数，从而可以获取及编辑Teamcenter对象。UFUN中有样例代码，但是就是不知道怎么使用，今天下午看了帮助文档，想到需要把ITK的USER_invoke_pdm_server函数进行注册，就进行测试，没想到给写通了。在此记录代码调试过程，转载请注明出处。注意事项： 1-需要了解TeamcenterHandler注册过程。 2-Teamcenter开发方面可以参考微信公众号：PLMCODE NX工程代码：1//================================2
之前了解到通过UFUN函数UF_UGMGR_invoke_pdm_server可以调用TeamcenterITK函数，从而可以获取及编辑Teamcenter对象。UFUN中有样例代码，但是就是不知道怎么使用，今天下午看了帮助文档，想到需要把ITK的USER_invoke_pdm_server函数进行注册，就进行测试，没想到给写通了。在此记录代码调试过程，转载请注明出处。注意事项： 1-需要了解TeamcenterHandler注册过程。 2-Teamcenter开发方面可以参考微信公众号：PLMCODE NX工程代码：1//================================2
一、摘要学习复杂网络上的连续时间动态对于理解、预测和控制科学和工程中的复杂系统至关重要。然而，由于高维系统结构中的组合复杂性、它们难以捉摸的连续时间非线性动力学以及它们的结构-动力学依赖性，使得这项任务非常具有挑战。为了解决这些挑战，我们提出将常微分方程系统（ODEs）和图神经网络（GNNs）相结合，以数据驱动的范式来学习复杂网络上的连续时间动态变化。我们用GNN来建模微分方程系统。我们并未在前向过程中使用离散数量的神经网络层进行映射，而是在连续时间上数值地整合GNN层，从而捕获图上的连续时间动态。我们的模型可以解释为连续时间GNN模型或图神经ode模型。我们的模型可以用于：连续时间网络动态预
一、摘要学习复杂网络上的连续时间动态对于理解、预测和控制科学和工程中的复杂系统至关重要。然而，由于高维系统结构中的组合复杂性、它们难以捉摸的连续时间非线性动力学以及它们的结构-动力学依赖性，使得这项任务非常具有挑战。为了解决这些挑战，我们提出将常微分方程系统（ODEs）和图神经网络（GNNs）相结合，以数据驱动的范式来学习复杂网络上的连续时间动态变化。我们用GNN来建模微分方程系统。我们并未在前向过程中使用离散数量的神经网络层进行映射，而是在连续时间上数值地整合GNN层，从而捕获图上的连续时间动态。我们的模型可以解释为连续时间GNN模型或图神经ode模型。我们的模型可以用于：连续时间网络动态预
记录一下，论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现。1引言 之前的研究发现，公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号，这也能表明它们的真实性。因此，对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤，特别是在推特对话的背景下。1.1建模推特对话结构 一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性。在本文中，我们提出了一个基于结构属性的新视角：通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示。 直观地看，一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信息，因为它们的对话关系更接近，它们的立场表达有助于中心推文的立场进行分类。例如，在图1中，推文“1
记录一下，论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现。1引言 之前的研究发现，公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号，这也能表明它们的真实性。因此，对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤，特别是在推特对话的背景下。1.1建模推特对话结构 一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性。在本文中，我们提出了一个基于结构属性的新视角：通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示。 直观地看，一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信息，因为它们的对话关系更接近，它们的立场表达有助于中心推文的立场进行分类。例如，在图1中，推文“1
