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World File Search System网络拓扑
网络拓扑，极化和算法策划
PLOS Biology于2003年首次出版。那一年，神经科学领域的重要变化正在发生。神经记录与计算理论的婚姻刚刚开始呈现出严重的果实，促使2004年计算和系统神经科学（Cosyne）会议的就职典礼。双方，三个研究流引起了特别的兴趣。首先，研究灵长类动物动力学系统的研究人员刚刚表明，伴随着使眼睛的决定的神经活动具有许多古老的决策潜伏期模型的标志，包括近似贝叶斯推理的嘈杂的积累动力学[1]和在神经网络中反复抑制[2]。Second, both single-neuron electrophysiology and functional MRI were being deployed to study the motiva- tional signals in basal ganglia and medial prefrontal cortex that accompany reward-guided deci- sions, building on theoretical constructs from the fields of Reinforcement Learning (RL) [ 3 ] and behavioral economics [ 4 ] (the Society for Neuroeconomics also held its first annual meeting in 2003).第三，冷春港的一组研究人员展示了啮齿动物模型研究决策的可行性[5]，补充了对大鼠的研究记忆和导航的新兴研究；仅在两年后才能发现网格细胞[6]。从那以后的20年中，这些（以及许多其他）研究链植入的种子增长了强大。更普遍的是，在过去的20年中，链接模型和数据的研究已成为常态，将领域指向了真正累积科学的黄金时代。建模框架基于心理物理学，贝叶斯方法，连接主义网络，RL和计量经济学模型已广泛用于测试机械理论并解释神经数据。并行，更明显的神经扎根模型已经迅速增加，例如那些说明啮齿动物中导航和记忆的细胞类型的聚宝盆，该发现在2014年获得了诺贝尔奖。今天，我们继承了核心脑功能的复杂理论，包括（但不限于）感觉运动选择，奖励指导的学习，视觉注意力，记忆和导航。
基于 AI 的网络拓扑优化系统
摘要 – 现有的网络拓扑规划没有充分考虑日益增长的网络流量和链路容量利用不均衡的问题，导致资源利用率较低，也增加了网络建设的不必要投入。本文介绍的基于人工智能的网络拓扑优化系统，构建了用于时间序列流量预测的长短期记忆（LSTM）模型，利用Python库NetworkX进行图分析，根据节点流量动态地通过删边或增边来优化网络拓扑，并在节点流量增加时保证网络负载均衡，主要详细介绍了LSTM预测模型的构建过程、参数优化策略以及网络拓扑优化等内容。该系统能够有效提升资源利用率，对复杂网络拓扑的优化具有重要意义。本文最后对人工智能未来的发展进行了展望，并提出了与运营商网络合作、建立跨界生态发展的可能性。
网络拓扑，极化和算法策划
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，具有新颖的功能和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法策展机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量自定义供稿，但用户对它们的吸收似乎受到限制。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左中央新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突相关的观点来发现重要的基于问题的分歧。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，并且该比例有所增加。我们结论是，蓝军在其网络结构上与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。
通过顺序统计对人脑网络拓扑数据分析
了解整个人群的大脑网络的拓扑特征对于理解大脑功能至关重要。将人类连接组抽象为图形对于了解大脑网络的拓扑特征至关重要。在考虑异质性和随机性的同时开发大脑图中的组级统计推断程序仍然是一项艰巨的任务。在本研究中，我们使用顺序统计量开发了一个基于持久同源性的稳健统计框架来分析大脑网络。使用顺序统计量大大简化了持久条形码的计算。我们使用全面的模拟研究验证了所提出的方法，随后将其应用于静息态功能磁共振图像。我们得出结论，男性和女性的大脑网络之间存在统计学上显着的拓扑差异。
儿童的早期生活压力和功能网络拓扑
大脑网络在整个开发过程中都经过不断的修改，但是这种可塑性也可以使功能网络容易受到早期生活压力的影响。目前对早期生活压力对大脑功能组织的影响知之甚少。当前的研究使用青少年脑认知发展SM（ABCD®）研究研究了环境压力源与网络拓扑之间的关联。层次建模确定了环境压力的一般因素，代表了多个压力源的共同方差，以及四个子因子，包括家族动力学，人际支持，邻居疏散SES剥夺和城市化。功能网络拓扑指标是在静止和奖励处理，抑制和情感工作记忆的任务中使用图理论获得的。环境压力的一般因素与网络的专业化较少有关，以较低的模块化为代表。本地指标表明，一般的环境压力也与皮层亚脑和视觉网络的效率较低有关，同时在静止模式网络中显示出更高的效率。环境压力的亚比例与某些网络的专业化和效率差异有关。当前的研究表明，儿童环境中的各种压力与大脑网络拓扑的差异有关。
韦尔半金属中网络拓扑界面的量子振荡
层状过渡金属硫族化物是电子 Weyl 节点和拓扑超导的有希望的宿主。MoTe 2 是一个引人注目的例子，它同时包含非中心对称 T d 和中心对称 T ' 相，这两种相都被认为是拓扑上非平凡的。施加的压力会将这些相分离的结构转变调整到零温度，从而稳定混合的 T d – T ' 矩阵，该矩阵包含两个非平凡拓扑相之间的界面网络。本文中，我们表明，这一临界压力范围以不同的相干量子振荡为特征，表明拓扑非平凡 T d 和 T ' 相之间的拓扑差异产生了一种新兴的电子结构：拓扑界面网络。拓扑非平凡电子结构和锁定变换势垒的罕见组合导致了这种违反直觉的情况，其中可以在结构不均匀的材料中观察到量子振荡。这些结果进一步开启了稳定多种拓扑相与超导共存的可能性。
阿尔茨海默病功能性脑网络拓扑结构破坏趋势
阿尔茨海默病 (AD) 是一种与认知功能障碍相关的进行性疾病，会改变大脑的功能连接。评估这些改变已成为一个日益受关注的话题。然而，一些研究从复杂网络的角度研究了 AD 的不同阶段，涵盖了不同的拓扑尺度。本研究分析了从认知正常 (CN) 状态到早期和晚期轻度认知障碍 (EMCI 和 LMCI) 以及阿尔茨海默病的功能连接改变趋势。分析是在局部（枢纽和激活的链接和区域）、中观（聚类、分类和富人俱乐部）和全局（小世界、小世界性和效率）拓扑尺度上进行的。结果表明，功能性大脑网络拓扑结构的变化趋势并不完全与 AD 进展成正比，并且这些趋势在疾病的最早阶段即 EMCI 表现不同。此外，研究表明，与 CN 组相比，患病组参与了躯体运动、额顶叶和默认模式模块。患病组还将功能网络转向更随机的架构。最后，本文介绍的方法使我们能够广泛了解 AD 过程的病理变化。
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。
基因调节网络拓扑控制神经胶质瘤干细胞中的耐药性和治疗逃逸
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