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本书基于基本的数学原理，通过演绎（包括部分归纳）的方式，本书建立了一个统一的广义长度和角度累积法测量理论，内容包括定义、基本方程、误差、分类、性质和大量案例等。这一理论对于长度和角度累积法测量的意义主要表现在三个方面：①提供一种新的仪器观；②提供一种统一的数学模型；③提供一种具有实用价值的新的误差观。这一理论还适用于描

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本书系统介绍了图机器学习的基础理论、典型模型与应用实践。本书首先介绍图的基本概念、表示方法与特征构造技术;其次从图嵌入模型出发,深入介绍了图神经网络的主要架构与变体;再次概述图机器学习前沿进展,并详细介绍异质图、谱图、可信图和图基础模型等前沿方向;最后介绍了图机器学习在推荐系统、金融风控、生命科学、电路设计等领域的典型