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World File Search System网络分析
思科 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。HTTPS 连接也通过代理服务器支持。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化；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 https://www.cisco.com/c/en/us/about/trust-center/data-privacy.html 上的“Cisco AI 网络分析隐私数据表”。
烟花：一种自下而上的综合相结合网络分析
遗传性相位性分析是一种计算方法，它确定基因对大规模筛选数据集的细胞效果产生共同影响，已成为一种强大的工具，可以识别人类基因之间的功能关系。但是，对研究单个基因和途径的相辅相成的广泛实施受到现有相关性方法的系统偏见的限制，而没有计算专业知识的投资障碍。我们创建了烟火，这是一种方法和交互式工具，用于构建和统计分析，以围绕用户提供的基因为中心。烟花结合了一种新颖的偏见方法，以减少虚假发现，从而限制对细胞系的自定义子集的限制，并整合多素和药物 - 基因相互作用数据集，以实现和靶向上下文基因的本质。我们通过调查基因功能和专业化，间接的“不良”蛋白质靶向“不良”蛋白质以及遗传网络的上下文重新布线的情况下，揭示了烟花的广泛效用。
工作与组织心理学的 100 年科学演变：1919 年至 2019 年的文献计量网络分析
在本研究中，我们探索了工作和组织心理学 (WOP) 的 100 年历史。为此，我们进行了文献计量绩效和网络分析 (BPNA)，以了解该研究领域的演变结构和最重要的主题。为了执行 BNPA，从 Web of Science 和 Scopus 数据库中导出了自 1919 年以来发表的 8,966 份文件。使用 SciMAT 软件处理数据并创建 WOP 领域战略主题的演变结构、战略图和主题网络结构。我们确定了 29 个战略集群，并讨论了最重要的主题（运动主题）及其与其他集群的关系。这项研究展示了该研究领域的完整演变，确定了新兴主题和其他具有高度发展的主题。我们希望这项工作能够支持 WOP 领域的研究人员和未来研究。
使用认知网络分析自我调节学习
摘要。对学生自我调节学习 (SRL) 行为随时间如何展开的微观分析为理解他们在与基于计算机的学习环境互动时的学习过程提供了一个有价值的框架。在本文中，我们使用日志跟踪数据来调查学生如何在 Betty's Brain 环境中自我调节学习，他们参与三类开放式问题解决行动：信息搜索、解决方案构建和解决方案评估。我们使用认知网络分析 (ENA) 来全面了解三个行动类别内部和之间的行动类型共现情况。通过对两组学生（成绩低和成绩高的学生）生成的认知网络进行比较，我们可以深入了解他们的自我调节行为。
情绪处理网络中神经调节的因果网络分析
神经解码和神经调节技术在处理功能性脑网络的下一代疗法中治疗情绪和其他脑部疾病具有巨大的希望。在这里，我们执行了一种新颖的因果网络分析，以解码灵长类动物情绪处理网络中的多区域通信，并确定神经调节，短期爆发的四烷微刺激（SBTETM）如何改变多区域网络通信。因果网络分析揭示了网络兴奋性的机制，该机制调节发件人刺激站点与接收器站点进行通信时。在调制器站点的神经活动中解码网络兴奋性预测了发送者接收器的通信，而SBTETMS神经调节暂时破坏了发送者接收器的通信。这些结果揭示了多区域通信的特定网络机制，并提出了新一代的脑疗法，它们结合了神经解码，以预测多区域通信与神经调节以破坏多区域通信。
利用市场相关性进行科技股网络分析
摘要 — 在本文中，我们建议使用网络方法来分析股票之间的相关性。我们的主要目标是直接回答四个问题：（1）特定行业部门的股票如何相互关联？（2）股票网络在市场行为相关性方面的特点是什么？（3）基于市场行为相关性，行业部门的股票是否形成有意义的群体？（4）基于相关性的网络分析方法在多大程度上可以用于理解股票的图表。为了提供解决上述问题的明确答案，我们使用市场相关性方法生成股票图。两种社区检测方法 Louvain Modularity 和 Walk Trap 用于研究图表的结构。为了进一步测试我们模型的稳健性，我们使用不同的相关性阈值创建了另一个图表。在实验中，我们使用 Louvain Modularity 方法检测了 12 个社区，它们由来自不同行业的股票组成。即使是最小的集群（仅包含 2-3 只股票）也包含来自不同行业的股票。
使用矢量网络分析仪进行材料测量的应用说明
移动通信、无线数据传输和即时访问技术日益普及，需要更快的数据速率和更多的数据通道来支持越来越多的用户及其设备。为了满足这些需求，电路必须做得更小，性能也比以往更快。制造商实现这一目标的一种方法是利用具有良好介电性能（复介电常数）的材料来制造这些电路（例如 FR 4 和 RF Duroid 等）。另一种方法是在更高的频率范围内设计这些组件和设备，以便提供更多带宽来更有效地传输数据。然而，虽然制造商引用了现有材料在低频下的良好介电常数，但这些相同的解决方案可能不适合设计高频 RF 和微波应用。
基因共表达网络分析为小麦对白粉病胁迫的动态响应提供了新的见解
摘要。白粉病（Blumeria graminis f. sp. Tritici，（Bgt））是一种世界范围内重要的小麦（Triticum aestivum）真菌叶面病害，造成严重的产量损失。因此，开发抗性基因和解剖抗性机制将有利于小麦育种。Bgt 抗性基因 PmAS846 被转移到来自 Triticum dicoccoides 的六倍体小麦品系 N9134 中，它仍然是最有效的抗性基因之一。在这里，通过 RNA 测序，我们与模拟感染植物相比，在小麦 -Bgt 相互作用中使用成对比较和加权基因共表达网络分析鉴定了三个共表达的基因模块。应激特异性模块的中心基因显著富集在剪接体、吞噬体、mRNA 监视途径、内质网中的蛋白质加工和内吞作用中。选取位于5BL染色体上的诱导模块基因构建蛋白质相互作用网络，预测其中关键的枢纽节点蛋白包括Hsp70、DEAD/DEAH盒RNA解旋酶PRH75、延长因子EF-2、细胞分裂周期5、ARF鸟嘌呤核苷酸交换因子GNOM-like、蛋白磷酸酶2C 70蛋白，并与RLP37、RPP13、RPS2类似物等多个抗病蛋白发生相互作用。基因本体富集结果表明，小麦在Bgt胁迫下可以通过mRNA转录机制激活结合功能基因。其中，GNOM-like、PP2C isoform X1和跨膜9超家族成员9被定位到距离为4.8 Mb的PmAS846基因片段上。该研究为深入理解抗病机制及克隆抗病基因PmAS846奠定了基础。
排序、网络分析和能源需求建模……
在第二种情况下，我们将实际活动数据与能源需求建模领域常用算法（一阶马尔可夫链技术）生成的合成活动数据进行比较。先前的研究已经验证了这项技术，证明该技术生成的合成数据足以与真实数据进行比较，可用于此类能源需求模型 [8,14]。与先前的研究相反，我们的结果表明，合成数据与真实数据存在很大差异，表明该技术无法捕捉真实数据中存在的活动序列的特征。这项工作为自下而上的基于活动的能源需求建模领域增加了价值，因为它对常用的建模算法提出了新颖的建设性批评，并展示了一种新技术的使用，可用于未来验证此类模型的输出。
随机对照试验的贝叶斯网络分析
2018 年，美国估计有 42,220 例肝细胞癌和肝内胆管癌新发病例和 30,200 例死亡病例 [1]。这些死亡病例大多数是由于肝细胞癌 (HCC)，这是最常见的原发性肝癌 [2]。在全球范围内，肝癌是癌症死亡的第四大原因 [3]。HCC 最常与慢性乙型肝炎病毒或丙型肝炎病毒感染有关，尤其是并发肝硬化，这限制了手术切除的可行性 [4]。对于适合手术的患者，肝移植和手术切除仍然是早期 HCC 最有效的治疗方法。不幸的是，绝大多数患者在被诊断为 HCC 时已处于晚期，肿瘤无法切除。以往，晚期HCC预后不佳，治疗仅限于经动脉化疗栓塞、射频消融、放射治疗和全身药物治疗[5]。欧洲SHARP试验首次证明，多靶点小分子酪氨酸激酶抑制剂（TKI）索拉非尼可延长不可切除的HCC患者的中位生存期，优于安慰剂[6]。随后，更多靶向药物相继问世，并在II期或III期临床试验中证明其有效且安全[7]。尽管已有研究将这些药物的有效性和安全性与索拉非尼或安慰剂进行了比较，但尚未进行过头对头比较[8]。为了进一步评估靶向药物治疗HCC患者的疗效和安全性证据，我们进行了贝叶斯网络荟萃分析（NMA）以比较不同HCC靶向药物的生存期、客观缓解率（ORR）和不良事件（AE）。