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。
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。
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。
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1 剑桥大学精神病学系,英国剑桥,2 墨西哥费德里科·戈梅斯儿童医院神经科学实验室,墨西哥墨西哥城,3 莱顿大学教育与儿童研究所,荷兰莱顿,4 伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所神经影像学系,英国伦敦,5 剑桥大学公共卫生与初级保健、心血管流行病学部 (CEU),英国剑桥,6 塞维利亚生物医学研究所 (IBiS) HUVR/CSIC/塞维利亚大学物理医学与生物物理系,西班牙塞维利亚,7 伦敦大学学院威康信托神经影像中心,英国伦敦,8 伦敦大学学院临床、教育与健康心理学系,英国伦敦
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。
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络,这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时,最小化能耗是一个重要的考虑因素,因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中,我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法,该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ,时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限,\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限; n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数,我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到,存在一些图族,对于这些图族,我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优,因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题,即为网络中的每个节点分配一个邻居,以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里,一个关键目标是最小化最大负载,定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法,该算法确定一个邻居分配,其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
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。
作者:A Landay · 2021 · 被引用 5 次 — (C) 疫苗和抗病毒药物提供的保护通常针对病原体。相比之下,提供增强免疫力机会的抗衰老产品...