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SLOAN：网络的社会学习优化分析
在线讨论研究主要采用案例方法。本文提出了一种基于网络指标（如信息熵和全局网络效率）的比较分析方法，作为表征社会学习群体动态的更全面的指标。我们将网络的社会学习优化分析 (SLOAN) 应用于由来自各个学科的 Coursera 课程组成的数据集。我们研究了讨论论坛使用与网络效率指标之间的关系，网络效率指标的特点是信息流通过网络。讨论论坛的规模和使用情况差异很大。在大规模开放在线课程讨论论坛中，主题相关谈话比程序性谈话更普遍的课程在寻找行为而非传播行为方面存在显著差异。主题相关谈话与更高的网络效率相关，并且总体上具有更高的寻找和传播分数。我们讨论了 SLOAN 对社会学习的价值，并主张使用讨论帖推荐系统进行在线讨论优化的实验研究，以最大限度地提高社会学习效率。
leolabs-azores-azores-space-radar-commission-
2023年6月7日，加利福尼亚州的门洛公园 - 列拉布斯（Leolabs）是领先的太空领域意识（SDA）服务和低地球轨道（LEO）映射的商业商业提供商，今天宣布对Leolabs Azores太空雷达进行调试。葡萄牙位于亚速尔群岛的圣玛丽亚岛的这个雷达场地，在欧洲增加了关键覆盖范围，并支持区域和国家对太空安全，安全和可持续性的承诺。Azores站点是勒拉布斯（Leolabs）全局段阵列雷达全局网络的最新成员，可连续监视空间对象和空间中事件的表征。雷达站点扩大了勒拉布（Leolabs）的能力，可以追踪狮子座（Leo）的物体，这是由于其在Atlanlc中的战略性利润，在欧洲和非洲的经度覆盖范围内缩小了crilcal间隙，并增加了Observalons的频率。eSlmated 96％的分类操作卫星和太空碎片通过了雷达的视野。本网站补充了其他Leolabs雷达网站，以进行更多的4个更新和对CRI4CAL事件的准确见解，包括碰撞，分手，操纵和发射。
结构可控性预测功能模式和大脑刺激益处与工作记忆
大脑是一个固有的动态系统，许多工作都集中在通过局部扰动和全局网络集合功能变化来修饰神经活动的能力上。网络可控性是网络神经科学中的最新概念，该概念旨在预测单个皮质位点对全球网络状态和状态变化的影响，从而对局部对全球脑动力学的影响产生统一的说明。尽管该概念在工程科学中被接受，但在神经科学中的持续辩论中，将网络可控性与大脑活动和人类行为联系起来的经验证据仍然很少。在这里，我们提出了一组源自fMRI，扩散张量成像和在线重复的经颅磁刺激（RTMS）的多模式的大脑 - 行为关系 - 在由两个男女个人执行的单独校准的工作记忆任务中应用的。描述结构网络系统动力学的模式显示了与任务难度相关的大脑活动的直接关系，并且在硬任务条件下有助于功能性脑状态的难度到范围的模式。模态可控性（量化难以到达模式的贡献的措施）在受刺激的站点上预测了与任务难度增加和RTMS对任务绩效的益处相关的fMRI激活。此外，fMRI解释了模态可控性和与5 Hz在线RTMS相关的工作记忆益处之间64％的差异。因此，这些结果为网络控制理论的功能有效性提供了证明，并概述了整合结构网络拓扑和功能活动的清晰技术，以预测刺激对后续行为的影响。
结构可控性预测功能模式和大脑刺激益处与工作记忆
大脑是一个固有的动态系统，许多工作都集中在通过局部扰动和全局网络集合功能变化来修饰神经活动的能力上。网络可控性是网络神经科学中的最新概念，该概念旨在预测单个皮质位点对全球网络状态和状态变化的影响，从而对局部对全球脑动力学的影响产生统一的说明。尽管该概念在工程科学中被接受，但在神经科学中的持续辩论中，将网络可控性与大脑活动和人类行为联系起来的经验证据仍然很少。在这里，我们提出了一组源自fMRI，扩散张量成像和在线重复的经颅磁刺激（RTMS）的多模式的大脑 - 行为关系 - 在由两个男女个人执行的单独校准的工作记忆任务中应用的。描述结构网络系统动力学的模式显示了与任务难度相关的大脑活动的直接关系，并且在硬任务条件下有助于功能性脑状态的难度到范围的模式。模态可控性（量化难以到达模式的贡献的措施）在受刺激的站点上预测了与任务难度增加和RTMS对任务绩效的益处相关的fMRI激活。此外，fMRI解释了模态可控性和与5 Hz在线RTMS相关的工作记忆益处之间64％的差异。因此，这些结果为网络控制理论的功能有效性提供了证明，并概述了整合结构网络拓扑和功能活动的清晰技术，以预测刺激对后续行为的影响。
单次脑电图解码揭示了驱动快速语音分类决策的功能性大脑连接的独特状态
摘要 目的。分类感知 (CP) 是语音感知的固有属性。听众对语音识别的感知反应时间 (RT) 对个体差异高度敏感。虽然已经从大脑区域对行为的贡献角度对 CP 的神经相关性进行了深入研究，但表示听众对语音分类的速度 (RT) 的个体差异的功能连接模式尚不清楚。在本研究中，我们介绍了一种新方法来解决这些问题。方法。我们对 EEG 采用了几种计算方法，包括图挖掘、机器学习（即支持向量机）和稳定性选择，以研究预测听众行为决策速度的独特大脑状态（功能性神经连接）。主要结果。我们推断：(i) 听者的感知速度与其大脑连接组的动态变化直接相关，(ii) 全局网络的协同性和效率区分了快速、中速和慢速 RT，(iii) 对于较慢的 RT，加速决策背后的功能网络的负协同性增加（即变为不协同），(iv) 较慢的分类语音决策导致神经资源的过度使用和 CP 回路内更异常的信息流，(v) 反应较慢的人倾向于过度（或不恰当地）使用功能性大脑网络，而反应较快的人（全局效率较低）使用相同的神经通路但组织更受限制。意义。研究结果表明，神经分类器 (SVM) 加上稳定性选择可以正确地从功能连接中对行为 RT 进行分类，准确率超过 92%（AUC = 0.9）。我们的结果证实了以前的研究，通过使用完全数据驱动的方法支持 CP 中相似的颞叶（STG）、顶叶、运动和前额叶区域的参与。
Vishnu Veilu Muthu的简历
Stop Project（2017-2018）：我的研究工作是关于基础设施的多机巡逻，重点是机器人人工感知方法，用于检测和识别异常情况。自动监视系统中的安全威胁包括使用深度学习算法，人的活动分析以及使用多个机器人和3D传感器的本地化检测。实习列表（2017年）：我有机会使用重新分割软件开发应用程序。重新分割 - 开发桌面有形用户界面的框架。我的工作是在基准标记和程序软件的中心设计一个空心空间来检测它。硕士论文（2017）：“投影框架的同步”，通过单个全球投射转换来整合不同框架投影重建矩阵组的方法。大多数投射重建方法都有常见的缺点，这些缺点需要多个迭代过程，并且可能不会收敛或仅收敛到局部最小值。通过安排全局网络中不同视图的每个摄像机之间的转换并使用图形建模来求解它们，以避免此类问题。清洁机器人 - ROS的计算机视觉（2016）：该项目是硕士课程工作的一部分；该项目的主要目的是从路边环境或派对现场检测垃圾。该过程设计的是对机器人进行编程以导航整个区域并搜索对象（垃圾）。实习Girona（2016）：我有机会学习和理解视频中移动对象的动态。实习Girona（2016）：我有机会学习和理解视频中移动对象的动态。我的工作是从移动车辆捕获的视频中提取光流信息。工作包括使用运动技术和场景分割的结构的视觉感知。种子图像细分（2015年）：该项目是Master课程工作实施和改进的一部分，“ Laplacian坐标是种子图像细分的坐标” CVPR2014研究论文。实习LE2I（2015）：我有机会学习相机校准技术和视觉感知概念的基本概念。我的工作是捕获带有未知相机参数在墙上投射的多个图像，并使用Jean-Yves Bouguet的相机校准工具箱对其进行校准。软件工程项目（2015年）：该项目是学士课程（软件工程模块）的一部分，其工作是为使用C ++的机器人框架设计GUI。该应用程序包含服务器和客户端部分，以管理机器人和工作站之间的网络连接。
单个...
1。jao，J.Y。等。微生物暗物质即将到来：挑战和机遇。国家科学评论8（2021）。2。Rinke，C。等。 对微生物暗物质的系统发育和编码潜力的见解。 自然499，431-437（2013）。 3。 Yarza，P。等。 使用16S rRNA基因序列将培养和未培养的细菌和古细菌的分类结合在一起。 自然评论微生物学12，635-645（2014）。 4。 Dykhuizen，D.E。 圣诞老人重新审视：为什么有这么多种细菌？ Antonie van Leeuwenhoek国际通用与分子微生物学杂志73，25-33（1998）。 5。 Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。 ＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。 国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。 6。 Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J. ＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。 基因组研究20，947-959（2010）。 7。 QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Rinke，C。等。对微生物暗物质的系统发育和编码潜力的见解。自然499，431-437（2013）。3。Yarza，P。等。使用16S rRNA基因序列将培养和未培养的细菌和古细菌的分类结合在一起。自然评论微生物学12，635-645（2014）。4。Dykhuizen，D.E。圣诞老人重新审视：为什么有这么多种细菌？Antonie van Leeuwenhoek国际通用与分子微生物学杂志73，25-33（1998）。5。Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。 ＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。 国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。 6。 Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J. ＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。 基因组研究20，947-959（2010）。 7。 QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Parte，A.C.，Carbasse，J.S。，Meier-Kolthoff，J.P.，Reimer，L.C。＆Göker，M。具有命名（LPSN）的原核生物名称清单移至DSMZ。国际系统和进化微生物学杂志70，5607-5612（2020）。6。Chaffron，S.，Rehrauer，H.，Pernthaler，J.＆von Mering，C。来自环境和全基因组序列数据共存微生物的全局网络。基因组研究20，947-959（2010）。7。QIN，J.J。等。 通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。 自然464，59-70（2010）。 8。 Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。QIN，J.J。等。通过元基因组测序建立的人类肠道微生物基因目录。自然464，59-70（2010）。8。Methé，B.A。 等。 人类微生物组研究的框架。 自然486，215-221（2012）。 9。 lok，C。挖掘微生物暗物质。 10。Methé，B.A。等。人类微生物组研究的框架。自然486，215-221（2012）。9。lok，C。挖掘微生物暗物质。10。自然522，270-273（2015）。Medema，M.H。，De Rond，T。＆Moore，B.S。 采矿基因组阐明了生命的专业化学。 自然评论遗传学22，553-571（2021）。 11。 Pavlopoulos，G.A。 等。 通过全球宏基因组学解开功能性暗物质。 自然622，594-602（2023）。 12。 Altae-Tran，H。等。 揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。 Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Medema，M.H。，De Rond，T。＆Moore，B.S。采矿基因组阐明了生命的专业化学。自然评论遗传学22，553-571（2021）。11。Pavlopoulos，G.A。等。通过全球宏基因组学解开功能性暗物质。自然622，594-602（2023）。12。Altae-Tran，H。等。 揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。 Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Altae-Tran，H。等。揭示了稀有Terascale聚类的稀有CRISPR-CAS系统的功能多样性。Science 382，EADI1910（2023）。 13。 Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Science 382，EADI1910（2023）。13。Wilkinson，B。 ＆Micklefield，J。 采矿和工程自然产品生物合成途径。 自然化学生物学3，379-386（2007）。 14。 Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Wilkinson，B。＆Micklefield，J。采矿和工程自然产品生物合成途径。自然化学生物学3，379-386（2007）。14。Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。 天然产品报告40，89-127（2023）。 15。 Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Chiang，C.Y。，Ohashi，M。＆Tang，Y。通过异源表达和基因组挖掘的真菌天然产物生物合成的解密化学逻辑。天然产品报告40，89-127（2023）。15。Goig，G.A。 等。 直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。 柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。 16。 刘，Y.X。 等。 微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。 蛋白质和细胞12，315-330（2021）。 17。 Ustick，L.J。 等。 宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。 科学372，287-291（2021）。 18。 Nissen，J.N。 等。Goig，G.A。等。直接从临床样本中的全基因组测序，用于高分辨率基因组流行病学和耐药性监测：一项观察性研究。柳叶刀微生物1，E175-E183（2020）。16。刘，Y.X。等。微生物组数据的扩增子和宏基因组分析的实用指南。蛋白质和细胞12，315-330（2021）。17。Ustick，L.J。等。宏基因组分析揭示了海洋营养限制的全球规模模式。科学372，287-291（2021）。18。Nissen，J.N。 等。Nissen，J.N。等。使用深层自动编码器改进了元基因组套筒和组装。自然生物技术39，555-560（2021）。