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![arXiv:2101.11761v1 [physics.soc-ph] 2021 年 1 月 28 日](/simg/b\bb55f2b3fb20d620dbc385f0c2eb1d882afe9421.webp)
arXiv:2101.11761v1 [physics.soc-ph] 2021 年 1 月 28 日
近二十年来，网络科学蓬勃发展，从复杂系统组成成分的异构相互作用模式的角度对统计物理学、计算机科学、生物学和社会学等多个领域产生了影响。作为随机和半随机连通性的范式，逾渗模型在网络科学及其应用的发展中起着关键作用。一方面，与逾渗理论密切相关的概念和分析方法（如巨簇的出现、有限尺寸缩放和平均场方法）被用于量化和解决网络的一些核心问题。另一方面，对逾渗理论的洞察也促进了对网络系统的理解，例如鲁棒性、流行病传播、重要节点识别和社区检测。同时，网络科学也给渗流理论本身带来了一些新问题，如强异质系统的渗流、超越两两相互作用的网络拓扑转变、相互连接的巨簇的出现等。到目前为止，渗流理论已经渗透到网络科学的结构分析和动态建模研究中。理解渗流理论将有助于网络科学许多领域的研究，包括网络前沿中尚待解决的问题，如超越两两相互作用的网络、时间网络和网络的网络。本文旨在概述这些应用，以及网络系统渗流转变的基本理论。
O（s）空间中的最佳间隙式对齐
动机：成对序列比对仍然是计算生物学和生物启发性的基本问题。基因组学和测序技术的最新进展要求更快，可扩展的算法可以应对不断增加的序列长度。基于动态程序的经典成对比对算法受到时间和记忆的二次需求的强烈限制。最近提出的波前比对算法（WFA）引入了一种有效的算法，以在OðNS的时间内执行精确的差距 - 额度对齐，其中s是最佳分数，n是序列长度。尽管有这些界限，但WFA的OðS2Þ对于基因组尺度比对在计算上是不切实际的，导致需要进一步改进。结果：在本文中，我们介绍了双向WFA算法，即能够计算Oðsmemory中最佳比对的第一个GAP-AFFINE算法，同时保留WFA的时间复杂性OðNSS。结果，这项工作改善了最低的已知内存结合OðnÞ以计算间隙 - 额定对准。实际上，我们的实施不需要超过几百MB的嘈杂的牛津纳米孔技术来读取多达1 MBP，同时保持有竞争力的执行时间。可用性和实施：所有代码均可在https://github.com/smarco/biwfa-paper上公开获取。联系人：santiagomsola@gmail.com补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
裸露的休耕管理对土壤碳储存的影响和岩石碎片梯度的聚集体
图3对颗粒OM（POM）中包含的C的研究和矿物相关的OM（MOM）分数（岩石碎片梯度），具有66％，55％和29％的岩石碎片梯度，测试了14年裸露的休闲（BF）管理的作用，与作物（作物Selhausen（德国）的管理。 （a）OM分数的C比例（分数总计100％，平均值±SD）。 发现低FE土壤中的总咬合颗粒OM（POM）比例高于中型FE（p = 0.002）和高铁（P = 0.02），而没有显着的相互作用或管理效应。 （b）c贡献（分数总计到大块土壤中的绝对有机c含量；平均值±SD）。 由于FE含量和管理之间的显着相互作用（P = 0.02），我们将管理效果作为每个Fe含量的成对组合进行了测试。 通过组合密度（1.8 g cm -3）和尺寸分馏分析了颗粒和MOM分数的C分布。 （c）MOM分数中的C含量（MOM 2 - 6.3μM，MOM <2μm；平均值±SD）。 发现Fe含量与管理之间的相互作用对于MOM2-6.3μM的C含量显着（P = 0.038），并且显示出MOM <2μm的C含量的趋势（P = 0.053）。 因此，使用Tukey HSD在每种FE含量的成对组合中测试了管理效果。Selhausen（德国）的管理。（a）OM分数的C比例（分数总计100％，平均值±SD）。发现低FE土壤中的总咬合颗粒OM（POM）比例高于中型FE（p = 0.002）和高铁（P = 0.02），而没有显着的相互作用或管理效应。（b）c贡献（分数总计到大块土壤中的绝对有机c含量；平均值±SD）。由于FE含量和管理之间的显着相互作用（P = 0.02），我们将管理效果作为每个Fe含量的成对组合进行了测试。通过组合密度（1.8 g cm -3）和尺寸分馏分析了颗粒和MOM分数的C分布。（c）MOM分数中的C含量（MOM 2 - 6.3μM，MOM <2μm；平均值±SD）。发现Fe含量与管理之间的相互作用对于MOM2-6.3μM的C含量显着（P = 0.038），并且显示出MOM <2μm的C含量的趋势（P = 0.053）。因此，使用Tukey HSD在每种FE含量的成对组合中测试了管理效果。
医学中的人工智能
使用脑电图增加访问脑信号数据的访问会创造新的机会来研究电生理学大脑活动并进行神经系统疾病的门诊诊断。这项工作提出了一种依靠信号光谱特性的精神分裂症分类的成对距离学习方法。能够处理数量有限的观察结果的临床试验（即案例和/或对照个体），我们提出了一个暹罗神经网络结构，以从每个通道的观测值组合中学习一个歧视性特征空间。通过这种方式，信号的多元顺序用作数据增强的一种形式，进一步支持网络泛化能力。卷积层具有在余弦对比损失下学习的参数，以充分探索从大脑信号中得出的光谱图像。根据静止状态方案的参考临床试验数据对精神分裂症诊断的拟议方法进行了测试，达到0.95±0.05精度，0.98±0.02敏感性和0.92±0.07特异性。结果表明，使用所提出的神经网络提取的特征比基准高于诊断精神分裂症的基础线（准确性和敏感性+20pp），这表明存在能够捕获歧视性神经肿瘤的非琐事电生理大脑模式存在。该代码可在github上找到：https：//github.com/dcalhas/siamese_schizophrenia_eeg。
应用数学和非线性科学
在本文中，颜色图像在图像识别预处理阶段中转换为灰度图像，以加速图像识别处理，然后通过灰度伸展来增强图像对比度，以计算灰度层层协方差矩阵和图像纹理特征。多步马尔可夫聚类方法来优化GCN，并添加实例归一化层和批归归式层，以增强GCN的源域表示能力，形成基于成对概括网络的跨域图像识别算法。通过人工智能图像识别和图像处理技术详细说明图像信息的视觉设计路径，将图像识别技术引入视觉设计领域，建立视觉设计分区模型，并完全提取计算机图像图形的本地特征信息。使用数据集评估成对概括网络的性能，并进行仿真实验以分析视觉设计的视觉表达效果。PGN-RM方法，加上最大平均距离，实例归一化和批归其归一化，能够达到91.843的性能平均值。产品包装视觉设计的实际效果图像的峰值信噪比保持在[95.0312，97.0032]的范围内，这是一种极好的视觉设计效果。使用人工智能图形识别技术的视觉设计可以更深入地表达设计思想，并增强视觉设计的吸引力。
功能性脑状态中的能量与青少年性精神分裂症的认知相关
青少年发作的精神分裂症（AOS）是一种相对罕见且研究不足的精神分裂症，与成人发作的精神分裂症相比，认知障碍更严重，预后较差。几项神经影像学研究报道了区域激活的变化，这些区域激活解释了各个区域（一阶模型）的活性和功能连接性，这些连通性揭示了与对照组相比，AOS的成对共激活（二阶模型）。成对的最大熵模型（也称为ISING模型）可以同时集成一阶和二阶项，以阐明神经动力学的全面图片，并将单个和成对的活动度量捕获到一个称为能量的单个数量中，这与状态出现的概率成反比。，我们将MEM框架应用于与53位健康对照受试者相比，在执行Penn条件排除测试（PCET）的同时，在23个AOS个体上收集的任务功能MRI数据，该数据衡量了与成人精神分裂症相比，AOS反复证明的执行功能。与预期的对照组相比，AOS的PCET性能的准确性显着降低。在fMRI过程中，参与者获得的平均累积能量与任务绩效负相关，并且该关联比任何一阶关联都更强。在这两种情况下的能量景观都具有吸引子，它们与两个不同的子网相对应，即额叶和帕特托运动。AOS组的单个试验轨迹还显示出与AOS之间的浅层吸引子盆地的一致性变化更高。AOS受试者在较高的能量状态下花费了更多的时间，这些时间代表了较低的发生概率，并且与执行功能受损和精神病理学的严重程度相关，这表明与在较高概率发生的较低能量状态下花费更多时间的对照组相比，神经动力学的效率可能较低，因此神经动力学效率更高，因此，神经动力学效率更高。吸引子盆地在对照组中的含量大于AOS。此外，额叶盆地的大小与对照中的认知性能显着相关，但在AOS中无关。这些发现表明，AOS的神经动力学具有更频繁地发生具有较浅吸引子的状态，这与控制受试者中吸引者相关的执行功能缺乏关系，这表明AOS能力降低了AOS产生任务有效的大脑状态。
基于无偏多组学网络的数据集成可以对心力衰竭患者进行临床相关的结果预测聚类
图 3 . 秩检验。对相似性网络融合 (SNF)、基础网络集成和血常规获得的簇中心力衰竭恶化的累积发生率曲线进行成对对数秩检验，并绘制对数秩 p 值的平均 -log10。对数秩 p 值的平均 -log10 越高，心力衰竭恶化结果的簇分离效果越好（4 年随访）。最佳结果是应用相似性网络融合 (SNF) 来整合组学数据，然后将其分成 8 个簇。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
排列、排名和部分的信念传播......
在许多情况下，对对象进行排名或排序是一个自然问题。从数学上讲，这项任务相当于从有限集合中找到“好的”排列，或者更一般地，从好的排列分布中抽样。这可能出奇地困难。例如，假设我们观察到一组成对的相互作用，如竞争、偏好或冲突，每个相互作用都表明一个对象的排名高于另一个对象，我们的目标是将它们从最强到最弱进行排序。类似地，我们可能想要重建节点加入不断增长的网络的顺序 [1,2]，例如在一场流行病中，接触追踪表明一个人感染了另一个人。在这种情况下，找到一个排列，使排序“错误”的违规数量最少，是 NP 难的，也就是说，这是计算机科学中最难的优化问题之一 [3]。即使存在与所有观察到的相互作用一致的排列，计算这种排列的数量或计算给定对象的平均位置也是#P-完全的[4,5]。因此，所有这些问题被认为在最坏情况下会花费指数时间。成对比较可以表示为有向图G，其边（i，j）表示i≺j，即i“击败”j，因此可能排名高于j。我们假设一个生成模型：给定一个真实排列π，我们以概率P（G |π）[6]观察到G。如果所有排列都是先验相等的，并且如果我们以概率f（πi，πj）独立地观察到每个i≺j，则后验具有以下形式