图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告带大家了解图神经网络的可解释方法的分类和常用的解释方法(GNNExplainer和XGNN)
图神经网络可解释方法-慕星星原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/07/11/%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%96%b9%e6%b3%95/
Hook技术就是在事件传送到终点前截获并监控事件的传输，像个钩子钩上事件一样，并且能够在钩上事件时，处理一些自己特定的事件。 附件-Android Hook 技术分析.pdf
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本次报告从计算机的总体结构切入，介绍的了计算机系统的分层体系结构；对操作系统及其内核的做了详细说明，包括操作系统与操作系统内核的关系，以及操作系统内核的主要功能等内容；报告还分析了…
不完全多视图聚类技术旨在处理多视图数据中部分视图缺失的问题，确保在数据不完整的情况下仍能进行有效的聚类分析。通过整合各视图的信息，该技术能够弥合视图之间的差异，提升聚类性能。其应用…
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