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World File Search System间连接
哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
数据空间连接器实现调查
数据空间这一概念正在引起全球行业和研究界的关注。在多个利益相关者相互交换数据的情况下，它充当数据管理的抽象。这个想法是，利益相关者之间轻松交换数据会产生价值，尤其是与数据分析相结合时。新的交易机制旨在使利益相关者能够根据交换的数据和分析服务的价值相互合作。例如，在智能城市场景中，公共交通公司和本地企业可能会参与数据空间，企业可以从改进的零售需求预测中受益，而交通公司可以优化交通管理。然而，这需要一个数据管理架构，允许在明确定义和严格控制的使用策略下共享参与者的数据。因此，数据空间的目标是允许成员共享数据优惠和传输数据，同时控制其使用。数据空间环境中的控制涉及四个要求：(i) 参与者仍然拥有对其身份的主权控制权；(ii) 参与者决定信任谁；(iii) 参与者决定共享数据的使用策略；(iv) 参与者仍然控制其部署。在数据空间的总体架构中（参见图 1），这些要求的技术实现被称为“连接器”，即支持使用控制策略定义和可验证执行此类策略的可信软件组件。这些连接器提供自动化连接、合同和数据完整性的能力。
数据空间连接器调查报告
连接器充当执行数据传输的实体或其代理，以实现参与公司内部数据源之间的数据交换过程。通常，连接器由使用容器管理技术的容器集合组成。下图由 NTT DATA 根据 IDS-RAM 的内容创建，显示了主要组件之间的关系。