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使用库计算预测自适应仓本网络中的宏观动态
预测系统行为是复杂系统理论中遇到的一项基本任务。机器学习提供监督算法，例如循环神经网络和储层计算机，它们可以预测由多维时间序列组成的模型系统的行为。在现实生活中，我们通常对复杂系统的行为了解有限。最典型的例子是脑电图描述的大脑神经网络。预测这些系统的行为是一项更具挑战性的任务，但为实际应用提供了潜力。在这里，我们训练储层计算机来预测相位振荡器网络产生的宏观信号。李雅普诺夫分析揭示了信号的混沌性质，储层计算机无法预测它。使用 Takkens 定理增强特征空间可以提高预测质量。当信号数量与通过最近假邻居方法估计的嵌入维度一致时，RC 获得了最佳预测分数。我们发现短期预测需要大量特征，而长期预测则使用有限数量的特征。这些结果涉及偏差-方差权衡，这是机器学习中的一个重要概念。
粉末DED方法的建模技术3D金属添加剂制造机LAMDA
Ishii Hirohisa * 1 Kuramoto Hirohisa * 2 Koh Ishii Hirohisa Kuramoto Tauchi Takushi * 2 Yamamoto Yusuke * 3 Hiroyuki Tauchi Yusuke Yamamoto Wakana Tomohiro * 3 Yoshimura Jin * 3 Tomohiro Wakana Hitoshi Yoshimura
纳米材料的剧烈塑性变形：历史发展回顾和最新进展
Kaveh Edalati，Andrea Bachmaier，Victor A. Beloshenko，Yan Beygelzimer，Vladimir D. Furuta，Thierry Grosdidier，JenőGubicza，Anton Hohenwarter，Zenji Horita，Jacques Huot，Yoshifumi Ikoma，MilošJaneček，Megumi Kawasaki，Megumi Kawasaki，PetrKrál，PetrKrál，Shigeru Kuramoto，Shigeru Kuramoto，Terence G. langdon r. I Mito，Hiroyuki Miyamoto，Terukazu Nishizaki，Reinhard Pippan，Vladimir V. Popov，Elena N. Popova、Gencaga Purcek、Oliver Renk、Ádám Révész、Xavier Sauvage、Vaclav Sklenicka、Werner Skrotzki、Boris B. Straumal、Satyam Suwas、Laszlo S. Toth、Nobuhiro Tsuji、Ruslan Z. Valiev、Gerhard Wilde、Michael J. Zehetbauer 和 Xinkun Zhu
集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
一种机器学习方法来预测网络结构的动态可观察物
从结构特征估算给定动力学过程的结果是网络科学中的关键尚未解决的挑战。与非线性，相关性和复杂系统的结构和动力学之间的反馈相关的困难阻碍了这个目标。在这项工作中，我们开发了一种基于机器学习算法的方法，该方法为理解网络的结构和动态之间的关系提供了重要的一步。，它使我们能够从网络结构中估计疾病的暴发大小，从单个节点开始，以及由库拉莫托振荡器组成的系统的同步性程度。我们显示网络的哪些拓扑特征是此估计的关键，并提供了比以前更高的网络指标的重要性。对于流行病的传播，K核发挥了基本作用，而对于同步，中间性和可及性是与振荡器状态最相关的措施。
I 型神经元定向兴奋网络中全局同步的出现
神经网络的集体行为取决于神经元的细胞和突触特性。相位响应曲线 (PRC) 是一种可通过实验获得的细胞特性测量方法，它量化了神经元的下一个尖峰时间的变化，该变化与刺激传递到该神经元的相位有关。神经元 PRC 可分为纯正值 (I 型) 或具有不同的正负区域 (II 型)。1 型 PRC 网络往往不会通过相互兴奋的突触连接进行同步。我们研究了相同的 I 型和 II 型神经元的同步特性，假设突触是单向的。通过对扩展的 Kuramoto 模型进行线性稳定性分析和数值模拟，我们表明前馈环路基序有利于 I 型兴奋和抑制神经元的同步，而反馈环路基序则破坏了它们的同步趋势。此外，大型有向网络（没有反馈基序或有许多反馈基序）已从相同的无向主干构建，并且对于具有 I 型神经元的有向无环图观察到高同步水平。结果表明，I 型神经元的同步性取决于网络连接的方向性和其无向主干的拓扑结构。前馈基序的丰富性增强了有向无环图的同步性。
使用混合静息态结构连接组增强全脑动态模拟
摘要 人脑由数十亿个神经元和突触连接组成，是一个复杂的网络，协调着大脑区域之间兴奋和抑制活动的复杂平衡。兴奋和抑制之间的动态平衡对于调整皮质网络中的神经输入/输出关系以及调节其对刺激的反应动态范围至关重要。为了使用连接组学推断这种平衡，我们最近引入了一个基于 Ising 模型的计算框架，该模型最初是为解释铁磁体中的相变而开发的，并提出了一种新型的混合静息态结构连接组 (rsSC)。在这里，我们表明，基于 Kuramoto 相位振荡器的生成模型可用于模拟以 rsSC 作为耦合权重系数的静态和动态功能连接组 (FC)，这样与使用传统结构连接组模拟的 FC 相比，模拟的 FC 与观察到的 FC 很好地一致。模拟是使用高性能计算基础设施上的开源框架虚拟大脑执行的。
fabio pasqualetti
荣誉和奖项·安东尼奥·鲁贝蒂（Antonio Ruberti）青年研究员奖：“他对网络物理安全，复杂网络和数据驱动控制的理论的基本贡献，” IEEE Control Systems Society。2023年12月·O。HugoSchuck最佳纸张奖：“准确性可防止基于感知的控制中的鲁棒性”，《美国控制大会》，1838- 1844年，丹佛，CO，2020年7月。2021年5月·控制系统信件杰出纸张奖：“线性系统的数据驱动最小能量控制”，IEEE LCSS 3（3），589-594，2019。2020年12月·Roberto Tempo最佳CDC论文奖：“控制人脑功能连接的框架”，IEEE决策与控制会议，4697-4704，尼斯，法国，2019年12月。2020年12月·ACC最佳学生纸奖决赛入围者（高级作者）：“准确性阻止基于感知的控制中的鲁棒性”，美国控制会议，丹佛市，2020年7月·AFOSR青年研究者研究奖：“数据驱动的动态网络控制”。2019年10月·ACC最佳学生纸奖（高级作者）：“库拉莫托振荡器集群同步的精确而近似的稳定条件”，宾夕法尼亚州费城美国控制会议。 2019年7月·ARO Young Deskuckator计划奖：“安全多代理网络的设计和操作”。2017年9月
国际活跃物质研讨会2025
计划2025/1/24星期五。 09：20-09：45注册09：45-09：50开幕式09：50-10：50 [il] Toshiyuki Nakagaki（北海道大学）“重塑了由负载诱导的局部增长速率驱动的生物形态 “Practical guidelines for using spatial correlation functions to understand the collective motion of living matter” 11:20 - 11:40 Isabelle Shiiba (Kyoto University) “The Role of DNA Hybridization as a Control for Self-Assembling Active Cytoskeleton Proteins” 11:40 - 12:40 Lunch 12:40 - 13:00 Susumu Ito (Tohoku University) “Selective decision making and collective motion of fish by visual attention” 13:00 - 13:20 Takahiro Kanazawa (The University of Tokyo) “Locomotion on a lubricating fluid with spatial viscosity variations” 13:20 - 13:40 Simon Schnyder (The University of Tokyo) “Nash Epidemics” 13:40 - 13:50 Break 13:50 - 14:10 Mitsusuke Tarama (Kyushu University) “Interaction between同步电梯” 14：10-14：30 Riccardo Muolo（东京科学学院）“高阶互动障碍障碍同步：对三体kuramoto模型的数据驱动分析” 14：30-14：50 John Molina（Kyoto University）（Kyoto Universion 17:00休息17：00-18：00 [IL] Yasumasa Nishiura（北海道大学）“高索引鞍座和隐藏的奇异性” 18:20-20:30：30社交会议
认知和意识交织
摘要：我们认为认知（信息处理）和内部现象学感觉（包括情绪）是密切相关的，并且不可分开。我们平均认为，现象学的感觉是（i）随着时间的流逝而存在的动态性“模式”，皮质的神经元到神经元网络的大部分以及（ii）的后果是网络网络架构的后果，是单个神经元素的动力学以及您的神经元模式的构成，如果您将其造成的动态构成，如果您将神经元的传播生成 - 如果您是Neuron wir tail you You You You You You You You You You You You You You You因此，现象学感觉。这些模式是传入的外部刺激的后果，并且在系统中具有竞争力，互相抑制和锁定。另一方面，任何此类模式的存在都是信息（动态）信息认知处理的预处理。因此，内部现象学感觉，包括情绪，减少了（可行解释）的直接决策集，从而减少了认知负荷。对于具有如此精神上生活的生物，显然会有很大的认知进化优势，从而导致众所周知的“快速思考，思考缓慢”现象。我们将其称为“纠缠假设：潜在意识现象”是如何源于认知处理载荷的动力学以及这些前提的认知任务。我们解释了为什么这样的简化是合适的。我们讨论如何通过对系统刺激响应的大量模拟进行反向工程来观察内部动力学模式，这些模式是如何使用巨大的超级计算机（具有完整的10B神经元网络分析）的大量模拟来观察到的神经柱）。我们还讨论了信息处理系统的随之而来的认知优势，这些系统表现出内部感觉以及对下一代（非二进制）计算和AI的令人兴奋的含义。