本文综述了图嵌入技术的方法和分类算法，并分析了它们在不同任务上的表现。文章提出了潜在的应用和未来方向，并介绍了一个名为GEM的Python库，提供了所有算法的统一接口，促进了该领域的研究。

本研究提出了一种新颖的图嵌入技术，利用图采样和聚合预测加劲板的应力分布。与有限元-顶点图表示的方法相比，图神经网络和所提出的图嵌入方法作为高效减阶模型具有巨大潜力。