超图

一、题目：基于超图的多模态特征选择算法及其应用 二、论文概述：利用传统机器学习方法，提出一种多模态特征选择算法，将每组模态当作一组任务，首先利用L2，1范数进行特征选择保证不同模态相同脑区的特征被选中，然后通过嵌入超图技术刻画样本与样本之间的高阶信息，最后利用多核支持向量机对选择后的特征选择进行融合分类，并以ACC、SEN、SPE作为评价指标在ADNI-202数据集上进行验证并与传统方法进行对比来证明提出的基于超图的多模态特征选择算法的有效性。 三、创新点：在传统的多任务特征学习基础上嵌入超图技术，可以刻画样本间的高阶关系。 四、主要公式 1、多任务特征选特目标公式： （1）L2，1范数可以看成矩阵每一行的L2范数之和。L2，1范数将不同模态的同一特征的权重联合起来，使得一部分共同特征能够被联合选择出来。（2）多任务特征选择的结果是使权重矩阵多行为0. 2、利用KNN嵌入超边:把每个顶点看作是一个中心，计算中心点与其他顶点的距离，再把中心点与距离其最近的k个顶点连接起来，构成了一组超边，给定N个样本，则可构造出N个超边。 3、对每个模态的样本都构建一个超图，保留每一个模态的高阶结构信息。在多任务特征选择中加入超图的正则化项即可得到基于超图的多模态特征选择算法的目标公式： 利用超图的拉普拉斯矩阵保留同一模态样本之间的高阶结构关系。 五、优化算法 （1）采用APG算法（加速近端梯度算法

开放架构，无限价值——漫谈SuperMap GIS的开放式体系架构 这是一篇2012年的老文章，今天看来还有价值。 开放平台已经成为一个大趋势。本文将探讨开放平台概念的内涵，SuperMap GIS的体系架构组成和为开发者提供的开放平台价值，介绍SuperMap平台扩展应用的多种技术方式以及GIS应用系统随着架构发展升级的技术路线图。 开放体系架构简介 致力于建设一个支撑性和兼容性高、稳定性和适应性强、灵活性和扩展性好的架构，是GIS基础平台厂商一致追求的最高目标。因为，只有稳定的架构，才能很好 地支撑业务系统的不断发展，保护二次开放商和最终用户的投资，让其IT资产不断增值，带来足够的回报，从而形成良性的循环，并进一步支持软件平台的持续发展。 1. 开放平台基本概念 开放平台将系统的API通过标准化的方式来实现，让更多的人可以直接调用系统平台的功能，从而可以实现更好的融合和个性化定制，更好地满足最终用户独特的业务需求。 开放平台不是简单地开放系统的函数或者直接开放源代码就可以实现的，而是需要付出更多的努力，才能完全实现方便的数据集成、功能融合和流程整合的用户体验，达到真正开放的效果。成为一个开放平台，需要满足下面的五点基本要求： 首先，开放平台要有存在的核心价值。有不少的系统采用了开源的形式，但是没有什么应用价值，就很难作为一个平台长期发展下去。一个成功的开放平台