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对外贸易冲击通过国内供应链网络传播：来自土耳其企业的证据
本研究调查了外贸相关冲击通过国内供应链网络的传播。通过将企业层面的海关数据与国内企业间交易数据相结合，我们表明进出口企业在土耳其国内供应链网络中占据着中心地位。这些企业与众多其他企业互动，占国内贸易总额的很大份额，促进了外部冲击通过供应链的传播。我们的实证分析表明，土耳其企业通过供应商或客户间接受到汇率波动、进口投入价格变化和外国需求冲击的影响，在解释总盈利能力变化方面至少与直接受到的影响一样重要。鉴于总盈利能力与增加值之间的密切关系，我们的结果表明，外贸相关冲击会直接和间接地显著影响国内生产总值 (GDP)。
脑网络传播动力学概率模型中的关键性：癫痫发作
癫痫发作在大脑网络中的扩散是癫痫患者的主要致残因素，通常会导致意识丧失。尽管在记录和建模大脑活动方面取得了进展，但揭示癫痫发作扩散动力学的性质仍然是理解和治疗药物难治性癫痫的重要挑战。为了应对这一挑战，我们引入了一种新的概率模型，该模型可以捕捉患者特定复杂网络中的扩散动力学。通过白质纤维束成像估计大脑区域之间的网络连接和交互时间延迟。该模型的计算可处理性使其能够对更详细的癫痫发作动力学模型发挥重要的补充作用。我们在患者特定的 Epileptor 网络背景下说明了模型拟合和预测性能。我们针对不同的患者特定网络推导出扩散大小（序参数）作为大脑兴奋性和全局连接强度的函数的相图。相图可以预测癫痫发作是否会根据兴奋性和连接强度扩散。此外，模型模拟可以预测癫痫发作在网络节点间传播的时间顺序。此外，我们表明，随着神经兴奋性和连接强度的变化，序参数可以表现出不连续和连续（临界）相变。平均场近似和有限尺寸缩放分析支持存在一个临界点，在该临界点处，响应函数和扩散大小的波动相对于控制参数表现出幂律发散。值得注意的是，临界点将两种不同的扩散动力学状态分开，其特征是单峰和双峰扩散大小分布。我们的研究为癫痫发作扩散动力学的相变和波动性质提供了新的见解。我们预计它将在开发用于预防药物抵抗性癫痫发作扩散的闭环刺激方法中发挥重要作用。我们的研究结果也可能引起流行病学、生物学、金融学和统计物理学中相关扩散动力学模型的兴趣。
引用Vergni D，Stolfip和Pascarella a（2024），关于网络传播，有希望的模型超出网络扩散，以描述退化BR
神经系统污染可能是可以帮助恢复大脑健康的方法的发展（Raj等，2012; Poudel等，2020）。从引入术语Connectome（Sporns等，2005）中，当它的确切结构在很大程度上未知时，直到今天，还进行了一些研究来研究Connectome非常复杂的网络（Bullmore和Sporns，2009）以及其中发生的动态过程（Avena-Koenigsberger等人，2018年）。尤其是人类连接组动力学以多个时间尺度发生，范围从毫秒到几年，并且使用了不同类型的测量设备来捕获它们（Mitra，2007）。这些不同的时间尺度揭示了大脑功能和行为的各个方面。最短的时间量表与功能性脑网络中的快速神经处理和信息交换有关。神经传递和突触通信在这项快节奏的活动中起着至关重要的作用。脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）是捕获这些快速电气信号的选择性技术。在较高的时间尺度上，从秒到几分钟，连接组的动力学与特定任务期间的认知过程和功能连接性变化有关。功能性MRI（fMRI）通常用于研究这些变化。例如，在记忆任务中，某些大脑区域可能表现出增加的功能活动，表明它们参与了记忆网络（Murphy等，2020）。静止状态fMRI用于研究内在的大脑活动，而个人没有执行任何特定的任务。从几分钟到几个小时，连接组的动力学与功能连通性中的静止状态相关（Smitha等，2017）。在较高时间尺度上发生的过程的示例，从几天到几年，学习，记忆巩固过程，大脑发育和认知能力下降。特别是，我们感兴趣的过程是在这些时间尺度上发生的创伤性脑损伤和退化性脑动力学。对于这类疾病，将功能信息与研究结构连接组引起的功能信息集成至关重要，这代表了不同大脑区域之间的解剖联系。扩散张量成像（DTI）和扩散加权成像（DWI）是创建结构连接组的主要常用MRI技术。我们选择使用由DTI和DWI数据产生的连接组，因为有证据表明它参与了神经疾病的传播（Torok等，2018; Weickenmeier等，2019; Wilson等，2023）。然而，重要的是要强调，这项工作中提出的方法独立于一个人决定使用的类型（无论是基于功能，接近性，突触连接还是大脑生理学的其他结构）；必须选择最合适的网络以准确描述给定神经病理的传播。越来越多的关于退化性脑疾病的作品（Raj等，2012; Raj等，2015; Pandya等，2019）和创伤性脑损伤（Poudel等，2020）使用网络扩散作为一种有缺乏的和预测的动力学模型。在所有需要建模某种网络动力学的应用中，网络扩散过程（也称为热扩散过程）变得越来越重要。应用程序领域是机器学习最多的，例如（例如，（Hofmann等，2008）和最近的（Stolfif et al。，2023））到网络生物学（请参阅（Carlin等，2017）和
遗传疾病关联的网络和途径扩展确定了成功的药物靶标
疾病关联的遗传证据经常被用作选择复杂常见疾病的药物靶标的基础。同样，已经证明通过基因或蛋白质相互作用网络传播遗传证据可以准确推断出无法观察到直接遗传证据的基因上的新型疾病关联。然而，缺乏将这些药物发现方法结合的实用性的经验检验。在这项研究中，我们研究了对648个英国Biobank GWAS的分析引起的遗传关联，并评估是否通过历史临床试验数据来衡量，成功的药物靶标是否将被鉴定为直接遗传命中的靶标富含成功的药物靶标。我们发现，由蛋白质复合物和配体 - 受体对等特定功能连接形成的蛋白质网络适用于即使是幼稚的内guin-sysosociation网络传播方法。此外，应用于全球蛋白质 - 蛋白质相互作用网络和途径数据库的更复杂的方法也成功地检索了富含临床成功药物靶标的靶标。我们得出结论，遗传证据的网络传播可用于药物靶标识别。
遗传疾病关联的网络和通路扩展可确定成功的药物靶点
摘要 16 17 人们普遍认为，疾病关联的遗传证据是选择复杂常见疾病药物靶点的坚实基础，通过基因或蛋白质相互作用网络传播遗传证据可以准确推断出没有直接遗传证据的基因上的新疾病关联。然而，一直缺乏将这些信念结合起来用于药物发现的效用的经验检验。22 23 在本研究中，我们检查了从 648 个英国生物银行 GWAS 分析中产生的遗传关联，并评估根据历史临床试验数据衡量，被确定为直接遗传命中代理的靶点是否富集了成功的药物靶点。26 27 我们发现由特定功能连接（如蛋白质复合物和配体-受体对）形成的蛋白质网络适用于甚至是幼稚的关联网络传播方法。此外，应用于全球 30 蛋白质-蛋白质相互作用网络和通路数据库的更复杂的方法也成功检索了 31 临床成功药物靶标富集的靶标。我们得出结论，遗传证据的网络传播应该用于药物靶标识别。 33 34
Dezinformácie ako hybridná hrozba šírená prostredníctvom ...
Radoslav Ivančík, Jana Müllerová 虚假信息作为一种通过社交网络传播的混合威胁 1 摘要：虚假信息是当今非常严重的混合威胁，近年来社交网络的动态发展和大规模使用加剧了其严重性。在当今现代信息社会，它们已成为敌对混合活动、争夺人心的激烈战场。在这个战场上，人们可以观察到各种军事和非军事战略、战术和工具（例如虚假信息）的使用。因此，该研究作者的首要目标是在使用相关科学方法的跨学科科学研究框架内指出，滥用社交网络传播虚假信息作为旨在影响人们思维的混合威胁的危险和行为并危及先进民主国家的民主进程。关键词：虚假信息、社交网络、混合威胁、互联网、技术。引言 在新千年的头二十年里，随着信息和通信技术的普及和日益深入的使用，人类社会的生活方式和特征以及各领域的运作发生了巨大变化，2政治、社会、经济、安全。随着社会网络化、计算机化程度的不断提高，快速发展、海量
大富裕时代的文化与制度。
工业革命和十八世纪启蒙运动之间有什么联系吗？启蒙运动是一场范围非常广泛的文化运动，涉及许多方面，但与经济史最相关的是工业启蒙运动，这场运动直接提倡支持和促进技术进步和经济增长的积累和传播的制度。这些制度包括那些直接帮助激励有用知识积累的制度，如赞助和声誉效应，以及对成功发明者的专利、奖金和其他奖励。这场运动还支持通过学术团体、出版物和各种非正式网络传播知识。本文的结论是，文化及其支持的制度为工业革命引发的快速经济增长创造了肥沃的土壤。
量子计算中的知识产权和市场力量
其次，针对NFT交易是否构成通过信息网络传播行为或分发行为的激烈争论，本案判决选择了前者，并强调了权利穷尽原则不适用于NFT。显然，法院并没有明确区分数字商品和数字财产，甚至在一定程度上混淆了这两个术语。然而，数字商品是指以数字形式存在的特定虚拟资产，而NFT是物理或数字物品的唯一可识别的数字表示。权利人可以使用NFT以电子方式转移数字商品的所有权，而NFT的获得者仅获得对一组元数据的所有权，而不是对代币化数字作品的所有权。