XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络分析
无线可穿戴生态系统用于自由生活动物的社交网络分析
摘要 - 了解动物社会系统的动态需要研究接触和相互作用的变化，这受环境条件，资源可用性和捕食风险以及其他因素以及其他因素的影响。传统（直接）观察方法有局限性，但是传感器技术和数据分析的进步为研究这些复杂系统在自然主义环境中研究这些复杂系统提供了前所未有的机会。接近日志记录和跟踪设备，捕获运动，温度和社交互动，提供了无创的手段来量化行为并开发动物社交网络的经验模型。然而，挑战仍然在整合不同的数据类型，结合更多的传感器模式以及解决后勤约束。为了解决这些差距，我们开发了一个具有新功能的无线可穿戴传感器系统（称为“ juxta”），包括模块化电池组，用于组合数据类型的内存管理，可重新配置的部署模式以及用于数据收集的智能手机应用程序。我们介绍了一项有关草原田鼠（Microtus ochrogaster）的试点研究的数据，该研究表现出相对复杂的社会行为。我们证明了juxta的潜力增加了我们对自由生活动物的社交网络和行为的理解。此外，我们提出了一个框架，以指导将来的研究融合时间，空间和事件驱动数据。通过利用无线技术，电池效率和智能传感方式，我们的可穿戴生态系统为动物社交网络研究中的实时，高分辨率的数据捕获和分析提供了可扩展的解决方案，为探索跨物种和环境的复杂社会动态开辟了新的途径。
肯尼亚辅助技术生态系统：网络分析
摘要 背景：辅助技术对于实现残疾人权利至关重要。然而，在世界大部分地区，辅助技术的使用仍然有限，中低收入国家尤其难以获得。评估利益相关者在辅助技术网络中的参与度已被用作了解和解决辅助技术生态系统差距的成功策略。 目标：本研究的目的是概述肯尼亚辅助技术生态系统，包括可用的辅助产品和相关服务，以及了解利益相关者之间关系的性质和强度 方法：在本研究中，我们采用了在线定性利益相关者调查（2021 年），调查对象是肯尼亚参与辅助技术的组织的代表。 结果：肯尼亚的辅助技术网络是分布式的，政府部委和机构以及残疾人组织是网络的核心。关系的强度集中在意识和沟通上，积极合作的组织较少。创新培训组织尚未很好地融入网络。结论：所有辅助技术利益相关者之间的加强合作将有利于改善肯尼亚的辅助技术获取途径。
Cisco AI 网络分析概述
部署 Cisco AI 网络分析需要 Cisco DNA Center 的工作实例（以设备形式运行）以及与 Cisco AI 网络分析云的 HTTPS 连接。还支持通过代理服务器进行 HTTPS 连接。如果您使用代理服务器进行 HTTPS 连接，则设置将从 Cisco DNA Center 全局设置继承。网络事件数据在发送到云之前会被去识别。结果和见解由 Cisco AI 网络分析云服务返回，并在解密后直接显示在 Assurance 用户界面中。有关更多信息，请参阅 Cisco DNA Center 隐私数据表中的“附录 1 Cisco AI 网络分析”。
Sugeno积分对汇总间隔值数据的概括：大脑计算机接口和社交网络分析的应用
间隔是代表与数据相关的不确定性的流行方式，在这种方式中，我们将每个观察结果视为间隔的宽度的模糊性。但是，在为此目的使用间隔时，我们需要使用适当的数学工具来使用。这可能是有问题的，这是由于与NuMerical的功能相比，间隔值函数的稀缺性和复杂性。在这项工作中，我们建议将Sugeno积分的概括扩展到与间隔值数据的工作。然后，我们在两个不同的设置中使用此积分对Aggregate间隔值数据进行：首先，我们研究了在脑部计算机界面中间隔的使用；其次，我们研究了如何在社交网络中构建间隔值的关系，以及如何汇总他们的信息。我们的结果表明，在两种情况下，间隔值数据可以有效地对数据的某些不确定性和联盟进行建模。对于大脑计算机界面的情况，我们发现我们的结果超过了其他间隔值函数的结果。
信号网络分析揭示了fostamatinib是控制SARS-COV-2感染期间血小板过度激活的潜在药物
1功能基因组学和系统生物学小组，生物信息学系，生物中心，武兹堡大学，德国武兹堡大学，2个进化基因组学集团，计算和理论生物学中心，尤尔兹堡大学，德国，德国，尤恩斯堡，3岁，纽约市，3岁，纽约市，纽约州，纽约市。医学，德国武兹堡大学，5算法生物信息学，计算机科学系，海因里希海恩大学，德国杜塞尔多夫，杜斯堡6号，尤斯堡，尤斯堡大学医院6大学医院，实验性生物医学研究所，德国7号董事会，林科式的生物学席位。德国温尔兹堡大学温兹堡大学，欧洲分子生物学实验室（EMBL）Heidelberg 8号，生物计算单位，海德堡，德国，德国
研究网络分析和机器学习模型
Aparna Ashok，1 Anjana S Desai，1 Rajesh Mahadeva，2 Shashikant P. Patole，2 Brajesh Pandey 3和Neeru Bhagat 1，*抽象的Heusler Alloys是一类令人难以置信的金属间材料，具有不同的成分，超过1500名成员。尽管发现了一个世纪，但它们是物理和材料科学研究的活跃领域。应用的新型特性和潜在的领域不断实现。由于其形状的记忆行为和在执行器设备的开发中的前瞻性相关性，也对合金系统进行了广泛的研究，其中通过应用外部磁场来控制菌株。Heusler合金目前是感兴趣的材料，因为它们的性质导致它们用作形状的内存合金和拓扑绝缘子。因此，在合成之前，必须预测和确定其组成和结构。利用常规方法来确定属性的可能变化和所提出的组成的结构是乏味且耗时的。在当前以消费主义为导向的环境中，我们需要一种更快的方法来预测所需应用的合金或化合物或其他参数的结构。进行预测后，必须通过合成材料并表征其行为来对其进行实验测试。该分析以一种有监督的机器学习方法的重点关注网络分析，以研究Heusler合金的特性，并将其用作形状内存合金。
网络分析揭示了正念和困扰与毛利人中的免疫力的独特关联，新西兰人
抽象目标需要健康的免疫系统来防止病毒感染并确保疫苗的功效。psy-Cy-Chogical Discords可能威胁到免疫弹性，而正念实践则可以保护。在新西兰，毛利人的痛苦水平与非玛丽相比要高得多。这项研究的目的是探索种族在免疫，抑郁，焦虑，压力和正念之间的关系中的作用。方法网络分析用于探索困扰（抑郁，焦虑，压力），正念方面和免疫状态之间的独特关系（年龄，19至88岁，性别，性别和自我分类的社会经济状况）的毛利人（n = 195）（n = 195）和Non-Māori（n = 195）的参与者（n = 195）参与者。毛利人和非玛丽参与者之间的困扰，正念和免疫地位的网络显着差异。正念方面描述和行动以意识的描述和行动在毛利人中更加积极地联系在一起，在毛利人中，非法官和抑郁症在毛利人中更加巨大，而描述和非法官在非玛丽中的呈正相联系。对于毛利人和非毛利人来说，相似性都包括焦虑与免疫状态之间的负相关，遇险变量之间的牢固积极联系以及非法官的正念方面和行动之间的正念方面的积极联系，并以意识，观察和非反应以及观察和描述。在开发有针对性的干预措施以改善新西兰的身心健康时，应考虑毛利人和非毛利人之间的相似性和差异。结论这些发现表明，焦虑与新西兰的毛利人和非毛利人的免疫力不良密切相关，而正念和痛苦网络也表现出对每个群体中每个群体的独特差异。预注册本研究没有预先检查。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。