身着新款，从头到脚尽显魅力

现代社会对于个人形象的重视逐渐上升，人们在追求时尚的同时，也更加注重整体形象的搭配和彰显。身着新款，从头到脚尽显魅力成为了现代人的追求。本文将从四个方面详细阐述这一主题。

1. 服饰篇

首先，服装是衣着打扮的主角。身着新款，时尚的服装是必须的。搭配的成功关键在于追求风格的多样性和个性化，以及结合自己的气质和肤色进行合理搭配。衣着的舒适度同样重要，不要为了时尚而牺牲舒适度。

其次，细节也是服饰搭配的关键。对于女性来说，配饰的选择尤其重要。项链、耳环、手镯等都能够为整体形象增色不少。对于男性来说，配饰的选择也需要注重细节，如领带、腰带、手表等。要注意搭配的颜色和款式，以及细节的质感和品牌。

2. 化妆篇

化妆是突出女性魅力的重点。精致的妆容可以让女性的气场更加强大，也是整体形象的重要部分。化妆的关键是在于根据场合和自身特点进行合理选择。不同场合需要不同的妆容，如日常妆容、宴会妆容等。同时，不同肤色需要不同的化妆品，如白皙肤色可以选择比较明亮的颜色，而黝黑的肤色则需要选择暖色调的妆容。

除了色调的选择，化妆品的质量和效果同样重要。高品质的化妆品可以提高妆容的持久度和效果，同时也更加安全健康。要注重化妆品的保质期和产地，选择有品牌保障的化妆品。

3. 发饰篇

发饰是突出个人气质和风格的主角。发型的选择和发饰的搭配能够大大影响整体形象的效果。身着新款的时候，发型和发饰的搭配同样需要注意细节和质感。

对于长发的女性来说，发带、发箍、发夹等都是不错的选择。要注意选择和服装的颜色和款式搭配，同时也需要注意发饰的质感和品牌。对于短发的女性来说，首饰和耳环的选择同样重要。对于男性来说，发带、发夹、帽子等也可以突出个性和风格。

4. 鞋履篇

最后，鞋履也是衣着打扮的重点。鞋履的选择需要根据服装的风格和场合进行合理搭配。对于女性来说，高跟鞋是气场的提升者，同时也需要注意舒适度和高度的选择。对于男性来说，皮鞋是比较正式的选择，而帆布鞋则比较休闲。

在选择鞋履时，质量和舒适度同样需要注意。选择有品牌保障的鞋履，同时也要根据自身的脚型和习惯选择适合的款式和材质。

结语

身着新款，从头到脚尽显魅力需要注重细节和个性化，同时也需要注意舒适度和品质。服饰、化妆、发饰和鞋履的选择需要根据自己的特点和场合进行合理搭配，才能够达到完美的效果。

## 问答话题### 1. 如何选择合适的服装？答：选择合适的服装需要注重个人气质和舒适度。搭配的成功关键在于追求风格的多样性和个性化，以及结合自己的气质和肤色进行合理搭配。同时还需要注意服装的品质和款式，以及服装和场合的匹配。### 2. 化妆品的选择需要注意哪些方面？答：化妆品的选择需要注意色调的选择和质量的选择。根据自身的肤色和场合选择对应的妆容，同时需要选择高品质的化妆品来提高妆容的持久度和效果。要注重化妆品的保质期和产地，选择有品牌保障的化妆品。### 3. 鞋履的选择需要注意哪些方面？答：鞋履的选择需要根据服装的风格和场合进行合理搭配。同时还需要注意鞋履的质量和舒适度，选择有品牌保障的鞋履，根据自身的脚型和习惯选择适合的款式和材质。对于女性来说，高跟鞋需要注意舒适度和高度的选择。对于男性来说，皮鞋是比较正式的选择，而帆布鞋则比较休闲。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

作(zuo)者(zhe)：專(zhuan)知(zhi)

編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】图神经网络將(jiang)深(shen)度(du)学習(xi)模型(xing)擴(kuo)展(zhan)到(dao)非(fei)歐(ou)氏(shi)空間(jian)，並(bing)能(neng)夠(gou)在(zai)包(bao)括(kuo)推(tui)薦(jian)系(xi)統(tong)和(he)社(she)交(jiao)网络在內(nei)的(de)各(ge)種(zhong)應(ying)用(yong)中(zhong)實(shi)現(xian)最(zui)先(xian)進(jin)的性(xing)能。

這(zhe)些(xie)強(qiang)大的算(suan)法在過(guo)去(qu)幾(ji)年(nian)中獲(huo)得(de)了(le)巨(ju)大的興(xing)趣(qu)。然(ran)而(er)，这种性能是(shi)基(ji)於(yu)靜(jing)態(tai)图結(jie)構(gou)假(jia)設(she)的，这限(xian)制(zhi)了图神经网络在數(shu)據(ju)隨(sui)时间變(bian)化(hua)时的性能。时序(xu)图神经网络是考(kao)慮(lv)时间因(yin)素(su)的图神经网络的扩展。

近(jin)年來(lai)，各种时序图神经网络算法被(bei)提(ti)出(chu)，并在多(duo)個(ge)时间相(xiang)關(guan)应用中取(qu)得了優(you)于其(qi)他(ta)深度学习算法的性能。本(ben)综述討(tao)論(lun)了與(yu)时空图神经网络相关的有(you)趣主(zhu)題(ti)，包括算法、应用和開(kai)放(fang)挑(tiao)戰(zhan)。

论文(wen)地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2301.10569

1. 引(yin)言(yan)

图神经网络(GNN)是壹(yi)類(lei)深度学习模型，专門(men)设計(ji)用于處(chu)理(li)图结构数据。这些模型利(li)用图拓(tuo)撲(pu)来学习图的節(jie)點(dian)和邊(bian)的有意(yi)義(yi)表(biao)示(shi)。图神经网络是傳(chuan)统卷(juan)積(ji)神经网络的扩展，在图分(fen)类、节点分类和鏈(lian)接(jie)預(yu)測(ce)等(deng)任(ren)務(wu)中被證(zheng)明是有效(xiao)的。GNNs的关鍵(jian)优勢(shi)之(zhi)一是，即(ji)使(shi)在基礎(chu)图的規(gui)模增(zeng)長(chang)时，它(ta)們(men)也(ye)能保(bao)持(chi)良(liang)好的性能，这是因為(wei)可(ke)学习參(can)数的数量(liang)獨(du)立(li)于图中节点的数量。图神经网络(GNN)已(yi)被廣(guang)泛(fan)应用于各种領(ling)域(yu)，如推荐系统、藥(yao)物(wu)發(fa)现和生(sheng)物学以(yi)及(ji)自(zi)治(zhi)系统中的資(zi)源(yuan)分配(pei)。然而，这些模型僅(jin)限于静态图数据，其中图结构是固(gu)定(ding)的。近年来，时变图数据引起(qi)了人(ren)们越(yue)来越多的关註(zhu)，它出现在各种系统中并攜(xie)帶(dai)有價(jia)值(zhi)的时间信息。时变图数据的应用包括多元时间序列(lie)数据、社交网络、視(shi)聽(ting)系统等。

为了滿(man)足(zu)这一需(xu)求(qiu)，出现了一种新的GNN族(zu):时空GNN，通(tong)过学习图结构的时间表示，同(tong)时考虑了数据的空间和时间維(wei)度。本文對(dui)最先进的时空图神经网络进行(xing)了全(quan)面(mian)的回(hui)顧(gu)。本文首(shou)先简要(yao)概(gai)述不(bu)同类型的时空图神经网络及其基本假设。更(geng)詳(xiang)細(xi)地研(yan)究(jiu)了时空GNN中使用的特(te)定算法，同时也为这些模型的分組(zu)提供(gong)了有用的分类法。本文還(hai)概述了时空GNN的各种应用，强調(tiao)了这些模型已被用于取得最先进结果(guo)的关键领域。最後(hou)，讨论了該(gai)领域面臨(lin)的挑战和未(wei)来的研究方向(xiang)。總(zong)之，本综述旨(zhi)在对时空图神经网络进行全面和深入(ru)的研究，强调该领域的现狀(zhuang)、仍(reng)然需要解(jie)決(jue)的关键挑战，以及这些模型令(ling)人兴奮(fen)的未来可能性。

2. 算法

时空图神经网络從(cong)算法角(jiao)度可分为基于譜(pu)的和基于空间的兩(liang)类。另(ling)一个分类类別(bie)是引入时变的方法:另一个機(ji)器(qi)学习算法或(huo)在图结构中定义时间。

2.1 混(hun)合(he)时空图神经网络

混合时空图神经网络由(you)两个主要组件(jian)组成(cheng):空间组件和时间组件。在混合时空图神经网络中，利用图神经网络算法对数据中的空间依(yi)賴(lai)关系进行建模。

2.2 Solo-Graph神经网络

在时空图神经网络中建模时间的另一种方法是在GNN本身(shen)中定义时间框(kuang)架(jia)。提出了多种方法，包括:将时间定义为边，将时间作为信號(hao)輸(shu)入到GNN，将时间建模为子(zi)图，以及将其他机器学习架构夾(jia)在GNN中(图2)。

3. 应用

3.1 多变量时间序列预测

受(shou)图神经网络处理关系依赖[10]能力(li)的啟(qi)发，时空图神经网络被广泛应用于多变量时间序列预测。应用包括流(liu)量预测，Covid预测，光(guang)伏(fu)電(dian)力消(xiao)耗(hao)，RSU通信和地震(zhen)应用。

3.2人物交互(hu)

在机器学习和计算机视覺(jiao)中，时空域学习仍然是一个非常(chang)具(ju)有挑战性的問(wen)题。主要的挑战是如何在大的时空上(shang)下(xia)文[18]中建模对象(xiang)和更高(gao)層(ceng)次(ci)的概念(nian)之间的交互。在这樣(yang)一个困難(nan)的学习任务中，有效地对空间关系、局(ju)部(bu)外(wai)觀(guan)以及随著(zhe)时间发生的復(fu)雜(za)交互和变化进行建模是至(zhi)关重(zhong)要的。[18]引入了一种时空图神经网络模型，在空间和时间上循(xun)環(huan)，適(shi)合捕(bu)捉(zhuo)不斷(duan)变化的世(shi)界(jie)場(chang)景(jing)[18]中不同实體(ti)和物体的局部外观和复杂的高层交互。

3.3 動(dong)态图表示

时序图表示学习一直(zhi)被認(ren)为是图机器学习中一个非常重要的方面[15,31]。針(zhen)对现有方法依赖时序图的離(li)散(san)快(kuai)照(zhao)而不能捕获强大表示的局限性，[3]提出了一种基于时空图神经网络的动态图表示学习方法。此(ci)外，[15]如今(jin)使用时空GNN动态表示腦(nao)图。多目(mu)標(biao)跟(gen)蹤(zong)视頻(pin)中的多目标跟踪嚴(yan)重依赖于对目标之间的时空交互进行建模[16]。[16]提出了一种时空图神经网络算法，对对象之间的空间和时间交互进行建模。

3.4 手(shou)語(yu)翻(fan)譯(yi)

手语采(cai)用视觉-手动方式(shi)来传達(da)含(han)义，是聾(long)人和重听群(qun)体的主要交流工(gong)具。为了縮(suo)小(xiao)口(kou)语用戶(hu)和手语用户之间的交流鴻(hong)溝(gou)，机器学习技(ji)術(shu)被引入其中。传统上，神经机器翻译被广泛采用，但(dan)需要更先进的方法来捕捉手语的空间屬(shu)性。[13]提出了一种基于时空图神经网络的手语翻译系统，该系统在捕捉手语的时空结构方面具有强大的能力，与传统的神经机器翻译方法[13]相比(bi)，取得了最好的性能。

3.5 技术增长排(pai)名(ming)

了解技术的增长率(lv)是技术部门業(ye)务战略(lve)的核(he)心(xin)关键。此外，预测技术的增长速(su)度和相互之间的关系，有助(zhu)于在產(chan)品(pin)定义、營(ying)銷(xiao)策(ce)略和研发方面的商(shang)业决策。[32]提出了一种基于时空图神经网络的社交网络技术增长排名预测方法。

4. 结论

图神经网络在过去几年中获得了巨大的兴趣。这些强大的算法将深度学习模型扩展到非欧氏空间。然而，图神经网络限于静态图结构假设，限制了图神经网络在数据随时间变化时的性能。时序图神经网络是考虑时间因素的图神经网络的扩展。本文对时空图神经网络进行了全面的概述。本文提出了一种分类法，基于时变方法将时空图神经网络分为两类。还讨论了时空图神经网络的广泛应用。最后，根(gen)据當(dang)前(qian)时空图神经网络面临的公(gong)开挑战，提出了未来的研究方向。

参考资料(liao)：

https://arxiv.org/abs/2301.10569返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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