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World File Search System时间图
传递定向时间图的复杂性
在其边缘有离散时间标签的时间网络中，信息只能沿着边缘的序列“流”，而无需降低（分别增加时间标签。在本文中，我们第一次尝试了解一个边缘上信息流的分解如何影响其他边缘上信息流的方向。通过自然地扩展静态图中及时取向的经典概念，我们介绍了时间及时方向的基本概念，并系统地研究了其算法行为。我们的主要结果是一种概念上的简单，但在技术上涉及的多项式时间算法，用于识别时间图G是否可以定位。与众不同，我们证明，令人惊讶的是，必须认识到G是否可以严格定位。此外，我们还将进一步的与时间传递性有关的问题引入，尤其是它们的时间传递完成问题，我们证明了算法和硬度结果。
TG-DGM：使用时间图深度生成模型对大脑活动进行聚类
大脑可以表示为一个时间图，其中节点是大脑图谱定义的空间分布的感兴趣区域 (ROI)。边缘由应用于 fMRI 数据的动态功能连接 (dFC) 测量确定。新兴研究表明，ROI 群落的时间动态是了解大脑功能和功能障碍的有用生物标志物。现有方法大多数都受到假设静态连接的限制，或者难以扩展到许多受试者，或者是监督的（Ting 等人，2020 年；Gadgil 等人，2020 年）。基于这些限制，我们提出了一种无监督时间图深度生成模型 (TG-DGM)，用于从 fMRI 数据中学习大脑活动的动态群落。我们的模型受到图动态嵌入 (GRADE) 的启发（Spasov 等人，2020 年）。具体来说，我们通过引入多图学习和主题嵌入来扩展 GRADE，使其能够量化特定主题对社区成员和动态的影响。我们证明我们的方法可以学习高质量的表示，并且考虑到时间动态可以提高生物性别分类任务的性能。可能的应用包括使用嵌入来发现新的患者类别，以及识别 ROI 的新功能网络（即集群）。
Braintgl-计算科学系
对功能性脑网络（FBN）中的动态特征进行建模对于理解人脑的功能机制很重要。但是，目前的作品并未完全考虑人脑中潜在的复杂空间和时间相关性。为了解决这个问题，我们建议针对大脑网络的时间图表示学习框架（BraintGL）。框架涉及一个时间图池，以消除嘈杂的边缘和数据不一致，以及用于捕获时间图的时空特征的双时间图学习。已在四个数据集上的诊断/性别分类（分类任务）和亚型识别（聚类任务）中评估了所提出的方法：Human Connectome Project（HCP），自闭症脑成像数据交换（ABID），NMU-MDD和NMU-BD。为ASD诊断实现了很大的改进。具体而言，我们的模型的表现分别超过了GroupInn和ST-GCN的准确性4.2％和8.6％，与基于功能连接性特征或学识渊博的时空特征的最新方法相比，其优势与最新方法相比。结果表明，在FBN中学习建模动力学特征的时空 - 临时大脑网络表示可以改善模型在疾病诊断和亚型识别任务上的多种疾病的表现。除了性能外，计算效率和收敛速度的提高降低了培训成本。
关于 kairos 时间在 chronos 时间中的存在
图片列表：图 1. 双向时间流模式图 2. 时间流不同但时空共享图 3. 线性时间 chronos 和 kairos 时间图 4. 单一实体在 chronos 中的存在通过 kairos 在时间单位中的存在
AQA GCSE三部曲科学：如何成功！
•标量和矢量数量，接触和非接触力，重力，导致力，工作和能量传递，力和弹性，距离和位移，速度和位移，速度，速度，距离，距离时间图，加速度，牛顿的第一，第二和第三法律，力量，力量和制动 - 影响停止距离的距离，和反应时间和反应时间，较高的动量，仅（更高）（较高）（较高）（较高）（仅）6。波；
EmT：一种用于跨受试者广义脑电图情绪识别的新型 Transformer
摘要 — 将神经生理学的先验知识整合到神经网络架构中可提高情绪解码的性能。虽然许多技术都强调学习空间和短期时间模式，但对捕捉与情绪认知过程相关的重要长期背景信息的重视程度有限。为了解决这一差异，我们引入了一种称为情绪变换器 (EmT) 的新型变换器模型。EmT 旨在在广义跨受试者脑电图情绪分类和回归任务中表现出色。在 EmT 中，脑电图信号被转换成时间图格式，使用时间图构造模块 (TGC) 创建一系列脑电图特征图。然后提出了一种新颖的残差多视图金字塔 GCN 模块 (RMPG) 来学习该系列中每个脑电图特征图的动态图表示，并将每个图的学习到的表示融合成一个标记。此外，我们设计了一个时间上下文变换器模块 (TCT)，它有两种类型的标记混合器来学习时间上下文信息。最后，任务特定的输出模块 (TSO) 生成所需的输出。在四个公开数据集上的实验表明，EmT 在 EEG 情绪分类和回归任务中都取得了比基线方法更高的结果。代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EmT 上找到
适用于全水凝胶生物电子学的 3D 可打印高性能导电聚合物水凝胶
工程应变加统一。d，Pt 电极和 BC-CPH 在第 1 次、第 5,000 次和第 10,000 次循环的电流密度与电位图。e，Pt 电极和 BC-CPH 的电荷存储容量 (CSC) 与循环伏安法 (CV) 循环的关系。f，Pt 电极和 BC-CPH 在第 1 次和第 1M 次循环的双相输入脉冲 (顶部) 和相应的电流密度与时间图 (底部)。g，Pt 电极和 BC-CPH 的电荷注入容量 (CIC) 与电荷注入循环的关系。全部 10
scale的神经元组件中的突发同步 -
我们研究了受人脑皮质的连接结构启发的神经元网络模型的同步属性。神经元模型由网络组成组成，其中每个网络都是无标度网络，它们之间的连接取自LO和协作者提出的人类连接矩阵[J. J.神经科学30，16876（2010）]。神经动力学由rulkov二维离散时间图控制，神经元与不同皮质区域之间的耦合通过化学突触发生。单个神经元以特征阶段和频率散发爆发活动。爆发同步，并且可能与某些病理节奏的存在有关。爆发同步的总或部分抑制已被指向深度大脑刺激技术的基础动力学机制，以减轻这种病理。在这项工作中，通过在神经元网络的某些区域中使用外部信号应用外部信号来采用同步抑制技术。我们的结果表明，同步的抑制取决于应用信号的时间延迟和强度的值。
stgate：带有变压器编码器的时空图形注意网络，用于基于EEG的情绪识别
脑电图（EEG）是神经科学研究中的至关重要且广泛使用的技术。在本文中，我们介绍了一个具有变压器编码器（Stgate）的新型图神经网络，称为“时空图”注意力网络（Stgate），以学习情感脑电图信号的图表并改善情绪识别性能。在Stgate中，将变压器编码器用于捕获时间频率特征，这些特征被送入空间时间图以进行情感分类。使用动态邻接矩阵，提出的stgate自适应地学习了不同的脑电图通道之间的内在连接。为了评估跨主题的情感识别表现，对三个公共情感识别数据集（即种子，种子-IV和梦想家）进行了一项主题外的实验。拟议的Stgate模型在种子中达到了90.37％的最先进的情绪识别性能精度，在种子-IV中为76.43％，Dreamer数据集中分别为76.35％。实验证明了拟议的Stgate模型对跨主题EEG情绪识别及其在基于图的神经科学研究的潜力的影响。