图神经网络GNN 库，液体神经网络LNN/LFM

国际性会议：（AI）

NeurIPS，全称Annual Conference on Neural Information Processing Systems，是机器学习领域的顶级会议

     官方网站：  https://nips.cc/

ICML，（International Conference on Machine Learning，国际机器学习会议）创办于1980年，由国际机器学习协会主办，每年举办一次。

      官方网站：  https://icml.cc/

ICLR，全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议）「深度学习的顶级会议」？

     目前 ICLR 的历届所有论文及评审讨论的内容，都完整地保存在 http://OpenReview.net 上，它也是 ICLR 的官方投稿入口。http://OpenReview.net 是马萨诸塞大学阿默斯特学院 Andrew McCAllum 为 ICLR 2013 牵头创办的一个公开评审系统，秉承公开同行评审、公开发表、公开来源、公开讨论、公开引导、公开推荐、公开 API 及开源等八大原则，得到了 Facebook、GOOGle、NSF 和马萨诸塞大学阿默斯特中心等机构的支持。此外，目前它也接受其它学术会议的论文投递。

1、PyTorch Geometric

https://pytorch.org/docs/stable/distributions.html#geometric

2、Deep Graph Library (DGL)        https://www.dgl.ai/

     支持：PyTorch, TensorFlow or Apache MXNet.

     文档： https://docs.dgl.ai/guide_cn/index.html      /    https://docs.dgl.ai/

3、TF /JAX 框架

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1、液体神经网络LNN/LFM

      https://www.liquid.ai/

   1) 液体时间恒定网络:  Liquid Time-constant Networks

   2) 液态结构状态空间模型 :  Liquid Structural State-Space Models

   3) 封闭型连续时间神经网络:   Closed-form continuous-time neural networks

2、  Liquid time-constant Networks (LTCs)  : 

   raminmh/liquid_time_constant_networks: Code Repository for Liquid Time-Constant Networks (LTCs) (github.com)  

   mlech26l/ncps: PyTorch and TensorFlow implementation of NCP, LTC, and CfC wired neural models (github.com)

3、HusseinJammal/Liquid-Neural-Networks-in-Stock-Market-Prediction:（LNN 用于股票市场预测）

   This repository hosts a stock market prediction model for Tesla and Apple using Liquid Neural Networks. It showcases data-driven forecasting techniques, feature engineering, and machine learning to enhance the accuracy of financial predictions. (github.com)

4、LNN SageMaker Algorithm：来自 AWS Marketplace 的时间序列预测 （LNN） 算法使用 Liquid 神经网络 （LNN） 执行时间序列预测。 

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