在大型UE项目中，循环依赖问题常见，影响维护。为此，开发了工具从UBT日志提取循环依赖信息，构建依赖图，找出优先处理的循环链路，辅助定位最小改动点。该工具通过分析日志，有效识别并简化排障过程。

本文探讨了正常逻辑程序中常规模型的存在性、唯一性和数量问题，提出了依赖图的条件，扩展了现有研究，并建立了有限正常逻辑程序与布尔网络的联系。

本研究提出了一种基于常识增强的讽刺检测框架EICR，解决了现有方法在复杂场景中缺乏常识推理的问题。通过构建依赖图和对抗性对比学习，显著提升了情感不一致性检测的效果。

本文探讨了AOT编程中的节点依赖图，强调节点的层级关系和依赖算法。通过示例代码展示了依赖图的构建，并指出AOT编译器在处理未构造类型时的不足，期待未来的优化。

本文探讨了AOT编程中的节点依赖图，强调节点的层级关系及构建过程。通过示例代码展示依赖图生成，并指出当前AOT编译器在类型处理上的不足，期待未来优化。

文章介绍了利用依赖图理解软件架构中组件关系的方法。通过不同箭头样式和颜色，可以表示继承、实现、强依赖和弱依赖等关系。这种方法帮助设计稳健系统并识别架构问题，强调其对开发者和架构师的重要性。

通过引入 DAG-Plan，将复杂的长期任务分解为可操作的子任务，利用大型语言模型来实现动态分配并行和自适应执行，以达到比单臂任务规划基线高近 50% 的效率和双臂任务规划基线近两倍的成功率。

该论文提出了一种对机器学习任务中基于排列的解释方法的脆弱性进行揭示的对抗性框架，特别关注了偏依赖图。研究结果使用真实数据集进行验证，发现可有意隐藏预测器的歧视行为，提供了对监管机构和从业人员的管理洞察。

本研究结合因果知识图谱和大型语言模型，提出了一种计算假设生成方法。通过分析心理学文章，生成了130个关注“幸福”的心理学假设。结果显示，结合大型语言模型和因果图的方法在新颖性方面优于仅使用大型语言模型生成的假设。这项工作为心理学研究中基于数据的假设生成提供了新的范式。

提出了一种新颖的变分自编码器来捕捉时间动态的混合，通过使用学习到的依赖图来预测未来事件时间和事件类型，在预测真实世界事件序列中表现出更高的准确性。

该论文研究了阿里巴巴集群中的大规模微服务部署，发现微服务图在运行时是动态的，调用图的大小遵循重尾分布。研究提供了提高微服务运行时性能的实用技巧，并开发了一个随机模型来模拟微服务调用图依赖关系。结果表明，微服务调用率与CPU利用率和Java年轻代垃圾回收高度相关，但与内存利用率无关。因此，需要更高效的资源调度器来平衡不同主机之间的CPU利用率。

概率关系网络模型允许捕捉观测数据中变量的方向性循环依赖。该模型探讨了变量间的分布和独立性，定义了构建模型和计算分布的算法，且与其他网络进行了比较，适用于数据分析和决策。

Meta的SCARF系统可以自动识别和删除死代码，降低开发人员成本。SCARF支持多种编程语言，形成增强的依赖图，每天自动生成代码更改请求以删除相应的代码。Meta还在不断提高跨所有语言、系统和框架集成的能力。