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World File Search System模块性
多阶段生产的产业政策
第 4 节：– 简介中的文献讨论涉及相互依赖性、子模块性和超模块性。在您的模型上下文中正式定义这些概念是否值得？– 您的模型是否在文献中嵌套模型？您可以明确说明它在哪些维度上概括了现有模型。（甚至可以部署您的算法来解决那些更简单的模型）第 5 节：– 目前，它表明该方法在苛刻的环境中是可行的（“可以做到，但结果很复杂”）– 这会让读者在以后对政策反事实持怀疑态度。– 探索一系列模拟是否会说明[某些]关键参数的重要性？也许您可以使用最终用于数据的更简单的模型来做到这一点。– 这将有助于读者建立[一些]直觉，并且可能比解决反事实对估计的稳健性更便宜。
发作性和慢性偏头痛患者的脑网络结构特征
方法：纳入 19 名健康对照者 (HC)、17 名 EM 患者和 12 名 CM 患者。计算皮质厚度和皮质下体积，并使用图论分析框架和基于网络的统计数据分析拓扑结构。我们进一步使用支持向量机回归 (SVR) 来确定这些网络测量是否能够预测临床参数。结果：基于网络的统计数据显示，与 HC 相比，EM 和 CM 中包括额颞区、顶叶和视觉区在内的解剖区段之间的区域间连接强度明显较低。两组患者均观察到更高的分类性，其中 CM 的模块性高于 HC，EM 的传递性高于 HC。对于皮质下网络，两组患者均观察到更高的分类性和传递性，CM 的模块性高于 HC。SVR 显示，网络测量可以稳健地预测偏头痛患者的临床参数。结论：我们发现与 HC 相比，偏头痛患者的网络高度分离，这表明 EM 和 CM 的整体网络中断。 CM 的模块性较高但聚类系数较低，表明该组与 EM 相比存在更多隔离。隔离网络的存在可能是头痛相关脑回路适应不良重组的征兆，从而导致偏头痛发作或疼痛的继发性改变。
流感疫苗接种对受过训练的免疫的影响
由于某些流行病学模型的动力学经历了一个临界点，人口健康和疫苗接种率的突然变化发生。文献表明，这有时是由预警信号（EWS）预示的。我们研究网络的不同结构测量，是传染病暴发的候选EWS和流行疫苗情绪的变化。我们构建了一个多重疾病模型耦合传染病扩散和社会接触动态。我们发现，Echo Chambers的数量和平均大小和基于意见的社区也可以预测感染动态的过渡。图形模块性也给出了早期警告，尽管群集系数没有明显的预爆发变化。应用于EWS的更改点测试显示，随着社会规范的加强，效果降低。因此，社交网络连通性的许多衡量标准可以预测疫苗摄取和综合健康的关键变化，从而为改善公共卫生提供了宝贵的工具。
沙丘背后的非交换性
我将讨论冯诺依曼代数上映射的绝对膨胀概念，主要关注具有附加模块性条件的 B(H) 上的映射。这一概念最近由 C. Duquet 和 C. Le Merdy 定义和研究。他们描述了可膨胀 Schur 乘数的特征。我们通过将 Schur 乘数要求替换为任意冯诺依曼代数上的模数（而不是最大阿贝尔自伴代数）来扩展结果。此类映射的特征是存在一个称为辅助算子的迹冯诺依曼代数 ( N , τ ) 和某个幺正算子。不同类型的辅助算子（阿贝尔、有限维等）导致了局部、量子、近似量子和量子交换可膨胀映射的定义，我将讨论这些类型之间的关系。研究不同类型膨胀的动机来自量子信息论。我将解释 QIT 和可膨胀映射之间的相互关系。
比较脑功能连接网络中的社区检测方法
摘要。脑功能网络对于理解功能连接组至关重要。计算功能磁共振成像 (fMRI) 脑活动区域之间的时间依赖性，我们可以得到区域之间的功能连接。矩阵形式的成对连接对应于功能网络 (fNet)，也称为功能连接网络 (FCN)。我们首先分析相关矩阵，它是 FCN 的邻接矩阵。在这项工作中，我们进行了一个案例研究，比较了在寻找脑网络节点社区时使用的不同分析方法。我们使用了五种不同的社区检测方法，其中两种方法是在过滤掉权重低于预定阈值的边后在网络上实施的。我们还计算并观察了结果的以下特征：(i) 社区的模块性，(ii) 大脑左右半球之间的对称节点分区，即半球对称性，以及 (iii) 分层模块组织。我们的贡献在于找到一个合适的测试平台，以比较使用不同语义的方法的结果，例如网络科学、信息论、多元分析和数据挖掘。
使用无向神经网络建模结构
神经网络是强大的函数估计器，这使其成为结构化数据建模的首选范例。然而，与其他强调问题模块性的结构化表示（例如因子图）不同，神经网络通常是从输入到输出的整体映射，具有固定的计算顺序。这一限制使它们无法捕捉不同方向的计算以及建模变量之间的交互。在本文中，我们结合因子图和神经网络的表示优势，提出了无向神经网络（UNN）：一个灵活的框架，用于指定可按任何顺序执行的计算。对于特定的选择，我们提出的模型包含并扩展了许多现有架构：前馈网络、循环网络、自注意网络、自动编码器和具有隐式层的网络。我们展示了无向神经架构（包括非结构化和结构化）在一系列任务上的有效性：树约束依赖性解析、卷积图像分类和注意序列完成。通过改变计算顺序，我们展示了如何将单个 UNN 用作分类器和原型生成器，以及如何填充输入序列的缺失部分，使其成为进一步研究的一个有前途的领域。
基于图神经网络的社交物联网聚类
摘要 — 在本文中，我们提出了一种机器学习过程，用于将大规模社交物联网 (SIoT) 设备聚类为几组具有强关系的相关设备。为此，我们根据物联网设备的历史数据集及其社交关系生成无向加权图。使用这些图的邻接矩阵和物联网设备的特征，我们使用图神经网络 (GNN) 嵌入图的节点，以获得物联网设备的数值向量表示。向量表示不仅反映了设备的特性，还反映了它与同类设备的关系。然后将获得的节点嵌入输入到传统的无监督学习算法中，以相应地确定聚类。我们使用两种众所周知的聚类算法展示获得的物联网组，特别是 K 均值和基于密度的聚类发现算法 (DBSCAN)。最后，我们将所提出的基于 GNN 的聚类方法在覆盖率和模块性方面的性能与仅应用于从不同关系创建的图的确定性 Louvain 社区检测算法的性能进行比较。结果表明，该框架在聚类大型物联网系统方面取得了有希望的初步成果。索引术语 — 物联网 (IoT)、聚类、深度学习、图神经网络。
细胞类型注释盛会——公共科学论坛的复兴
研究导致人类疾病的基因功能的一个重要方法是利用模型生物的实验机会。由于人类个人基因组学的革命，人类疾病基因正在迅速被识别。但功能研究落后于这些识别。这种功能研究最好在那些能够有效验证和分析潜在发育、细胞和分子机制的模型生物中进行。这样的研究可以产生预测疾病模型来测试治疗方案。基因并不是孤立地发挥作用的——它们在空间和时间上以多个嵌套级别分组，最突出的功能单位是细胞。在细胞水平上观察生物系统提供了前所未有的机会来定义基因在各种生理环境中的功能模块性和组合相互作用。细胞类型是高度保守的，因此许多这些环境在进化中是保守的，从而为正常功能提供了基线；偏差将产生对畸形和疾病的新见解。人类细胞图谱已经在顺利进行中（Regev 等人，2017），显然是这一新兴单细胞视角的核心。然而，即使只关注正常个体的自然细胞状态，将最大限度局限于人类的努力也将受到伦理、技术和实践方面的严重限制。疾病和发育缺陷的研究对于人类的绝大多数情况来说都是遥不可及的，因此必须在模型生物中进行
汽车和移动服务创新的课程
在当今的商业格局中经常讨论“破坏”的概念，尤其是随着新技术的兴起和数字化的普遍性。我们通过从内燃机车辆（ICEV）到电池电动汽车（BEV）的过渡来研究这一概念，这挑战了这种转变在新移民的新型模块化生产时代中破坏了传统的汽车制造商和引诱者，该时代由新手（尤其是电池制造商）主导。我们的发现表明，BEV的预期模块性和由此产生的行业中断被夸大了。即使有一些新的参赛者努力建立模块化，组织和行业结构仍在很大程度上保持不变，而随着新参与者与现有企业的互动，行业体系结构表现出韧性和适应性。我们还看到，即使他们试图争取消费者的增值添加，他们的主导数字参与者（又称“ Big Tech”）也与现任人合作。为了进一步说明这一点，我们还简要探讨了连接，自主和共享（CAS）技术的整合如何影响汽车制造商及其在移动性生态系统中潜在转变中维持其价值主张的策略。概括超出汽车领域和机动性，我们认为这些模式广泛适用，并引入了“ Mark 3”模型，该模型修订了经典的Schumpeterian行业二分法，创新是由创意销毁的省份的省份的创意销毁大风（Mark 1”）与由外国人（Incubments）统治了Incubments（“ Mark 2”）。通过收购，联盟和生态系统参与，我们强调了现有企业和创新者之间更紧密合作的模式。该模型在物理和数字商品交集的行业中尤其重要，在该行业中，由时钟速度和部门法规保护的现有企业和责任越来越多地充当补充者而不是竞争者。我们的分析提供了对技术破坏的细微差别，强调了大型技术和复杂的生态系统动态的持续作用，强调了既定的公司的持久影响。
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如神经调节剂释放3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断