本研究提出了一种基于脑电图信号的神经退行性疾病诊断框架MACS，具有卓越性能。该研究为将MACS技术应用于其他数据分析领域提供了新思路。

本文提出了一种统一的GNN稀疏化框架，通过剪枝图邻接矩阵和模型权重来加速大规模图上的GNN推理。同时将lottery ticket假设推广到GNN，并定义了图lottery ticket作为核心子数据集和稀疏子网络对的一对。实验证明，在不影响预测性能的前提下，GLT能够在各种GNN架构和不同任务的数据集上实现MACS节约。

Managing cloud costs is a multifaceted, complex problem – a wide variety of cloud options, features, and possibilities with cost implications usually reveal only the tip of the iceberg since some...