简述一下这篇论文：Construction of All Multilayer Monolithic Rectilinear Steiner Minimum Trees on the 3D Hanan Grid for Monolithic 3D IC Routing

这篇论文提出了一种3D IC布线中具有最小树形开销的方法，即使用Hanan网格构建多层单体矩形Steiner最小树（MMRST）。它包括一系列基本算法，用于构建每一层的最小树，以及一个综合算法，用于构建多层单体最小树，从而使总的开销最小。

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muxviz tutorials: visualization of multilayer networks

MuxViz是一种用于可视化多层网络的工具，它能够帮助我们更好地理解和分析复杂的网络结构。以下是关于MuxViz的教程以及对其进行多层网络可视化的说明。

MuxViz教程旨在帮助我们快速上手使用MuxViz工具。它提供了详细的步骤和示例，指导我们如何安装MuxViz，并介绍了主要的功能和界面。通过这些教程，我们可以学习到如何导入和处理多层网络数据，以及如何根据我们的需求进行定制和分析。

在使用MuxViz进行多层网络可视化时，我们可以通过直观的图形界面来展示网络的不同层次和关系。MuxViz支持不同的图形表示形式，如节点和边的连接图、矩阵图和弦图等，使我们能够以不同的方式呈现和探索多层网络的结构和特征。

除了基本的可视化功能，MuxViz还提供了一系列高级分析工具，用于深入研究和理解多层网络。例如，我们可以使用它来计算网络中的节点度、聚集系数、社区检测和传播路径等。这些分析工具可以帮助我们发现网络中的关键节点、社区结构以及信息传播的路径和影响力。

总结来说，MuxViz是一个强大的工具，用于可视化和分析多层网络。通过MuxViz的教程和多层网络可视化功能，我们可以更好地理解和研究复杂网络结构，从而为我们在网络科学、社交网络分析和复杂系统研究等领域提供有力的支持。

https://github.com/omarsayed7/multivariate-regression-pytorch该链接进入显示this is not the web page you are looking for

非常抱歉，似乎这个链接已经失效了。以下是一个使用PyTorch实现多输入单输出回归预测问题的github代码示例：

https://github.com/samhiatt/multivariate-regression-pytorch

在该代码中，作者使用了PyTorch框架来创建一个具有多个输入和一个输出的多层感知机模型(Multilayer Perceptron，MLP)，并使用其对纽约市的出租车乘客数量进行回归预测。该代码还包括了数据的预处理和划分，以及模型的训练和测试过程。

需要注意的是，该代码仅作为示例用途，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。