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

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

Generator异步方案相比于传统回调函数的方式处理异步调用，Promise最大的优势就是可以链式调用解决回调嵌套的问题。但是这样写依然会有大量的回调函数，虽然他们之间没有嵌套，但是还是没有达到传统同步代码的可读性。如果以下面的方式写异步代码，它是很简洁，也更容易阅读的。//likesyncmodetry{constvalue1=ajax('/api/url1')console.log(value1)constvalue2=ajax('/api/url1')console.log(value2)constvalue3=ajax('/api/url1')console.log(value3)c

Generator异步方案相比于传统回调函数的方式处理异步调用，Promise最大的优势就是可以链式调用解决回调嵌套的问题。但是这样写依然会有大量的回调函数，虽然他们之间没有嵌套，但是还是没有达到传统同步代码的可读性。如果以下面的方式写异步代码，它是很简洁，也更容易阅读的。//likesyncmodetry{constvalue1=ajax('/api/url1')console.log(value1)constvalue2=ajax('/api/url1')console.log(value2)constvalue3=ajax('/api/url1')console.log(value3)c

IteratorIterator概念Iterator提供了一种统一的接口机制，为各种不同数据结构提供统一的访问机制。定义Iterator就是提供一个具有next()方法的对象，每次调用next()都会返回一个结果对象，该结果对象有两个属性，value表示当前的值，done表示遍历是否结束。functionmakeIterator(Array){letindex=0;return{next:function(){return(Array.length>index?{value:Array[index++]}:{done:true})}}}letiterator=makeIterator(['1'

IteratorIterator概念Iterator提供了一种统一的接口机制，为各种不同数据结构提供统一的访问机制。定义Iterator就是提供一个具有next()方法的对象，每次调用next()都会返回一个结果对象，该结果对象有两个属性，value表示当前的值，done表示遍历是否结束。functionmakeIterator(Array){letindex=0;return{next:function(){return(Array.length>index?{value:Array[index++]}:{done:true})}}}letiterator=makeIterator(['1'

DeepPrivacy:AGenerativeAdversarialNetwork forFaceAnonymizationISVC2019　　https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf （个人理解，欢迎指正错误） Introduction　　隐私：整个人脸　　可用性：是看起来自然的人　　文章基于CGAN架构，模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入，以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸。合成人脸在匿名的同时保留数据分布，使数据适合于进一步训练深度学习模型。包含真实人脸的图像　　   遮蔽敏感信息与关键点提取　　　　   合成图像Methodology　　　　模