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关联级数展开和特征模式方法
功能性脑网络由底层结构网络塑造和约束。然而，功能网络不仅仅是结构网络的一对一反映。已经提出了几种理论来理解结构网络和功能网络之间的关系。然而，如何将这些理论统一起来仍不清楚。两种现有的最新理论指出：1）功能网络可以通过结构网络中的所有可能路径来解释，我们将其称为级数展开方法；2）功能网络可以通过结构网络特征模式的加权组合来解释，即所谓的特征模式方法。为了阐明这些方法从结构网络估计功能网络的独特或共同解释力，我们分析了这两种现有观点之间的关系。使用线性代数，我们首先表明特征模式方法可以用级数展开方法来表示，即，与不同跳数相关的结构网络上的路径对应于该网络特征向量的不同权重。其次，我们为特征模方法和级数展开方法的系数提供了明确的表达式。这些理论结果通过来自扩散张量成像 (DTI) 和功能性磁共振成像 (fMRI) 的实证数据得到了验证，表明基于这两种方法的映射之间存在很强的相关性。第三，我们通过分析和实证证明，特征模方法对测量功能数据的拟合度始终至少与级数展开方法的拟合度一样好，并且结构数据中的误差会导致级数展开方法估计系数的较大误差。因此，我们认为应该优先使用特征模方法而不是级数展开方法。结果适用于加权邻接矩阵的特征模以及图拉普拉斯算子的特征模。总的来说，这些结果为统一现有的脑网络结构功能关系理论迈出了重要的一步。
视觉变压器 - 模式方法的新型融合...
由于疾病的复杂性和有限的数据集大小，大脑MRI图像的阿尔茨海默氏病（AD）分类仍然是一个艰巨的任务。卷积神经网络（CNN）在使用MRI数据的脑部疾病分类方面表现出色，但它们与逮捕全球依赖性无能为力。此外，他们的结果不可解释，这是医疗领域的主要问题。变压器使用注意机制在各种视觉任务上都可以使用甚至超过CNN。本研究提出了一个新型的融合模型，该模型整合了Densenet-121和Vision Transformer的互补优势，以应对这些挑战。通过协同两种体系结构的优势，提出的融合模型提取了全面的图像特征。为了进一步优化特征歧视和计算效率，并入了基于外部分类器的特征选择技术。使用标准指标评估所提出的模型的性能，并与最先进的技术进行比较。结果表明，较高的分类精度为99％，融合模型有效地区分了各个AD阶段。此外，使用类激活图（CAM）可视化模型的决策过程，从而增强对模型预测的信任。我们还提供了Grad-CAM，Grad-CAM ++，Score-CAM和更快的得分摄像机可视化技术的视觉比较，以评估这些技术的性能，以突出显示AD分类的区分区域。
战略可以从商业模式方法中学到什么？
理论发展处于相对早期的阶段，并且该术语在各个领域传播迅速（Zott 等人，2011 年）。尽管如此，他们仍然确信商业模式不同于战略，而且它们确实有助于提高企业的绩效，无论是新企业还是寻求有效应对竞争格局变化或重振垂死战略计划的现有企业。我们认为，最终，鉴于商业模式方法强调相互依赖和多边联系，它可能为那些正在努力应对日益相互依赖的竞争环境复杂性的管理者和企业家提供更多见解。虽然这种复杂性使得理论构建变得困难，但它反映了个人寻求为公司创造和获取价值的迫切需要。我们注意到，这种观点与 Lanzolla 和 Markides (2020) 的观点一致，他们提供了与我们的论文配套的对立文章。我们回顾了商业模式的几种定义，然后如下所述，我们将这些定义与现有的战略研究进行比较。这样一来，我们便可以断言，在战略领域的各个部分，还有少量的理论尚未得到解决。然而，通过仔细比较战略理论和商业模式方法，我们观察到可以通过采用商业模式视角来阐明的研究领域。例如，与传统战略相比，商业模式更多地采用了个人决策者的视角。因此，鉴于战略微观基础（Barney 和 Felin，2013 年；Felin 等人，2012 年）和认知框架（Kaplan，2008 年；Kaplan 和 Orlikowski，2013 年）的进步，我们将寻找由此产生的可能贡献。最后，我们承认，鉴于商业模式方法在从业者中的受欢迎程度，它可能会对战略和创业教育产生更持久的影响。它可能是一种更容易获得的载体，可以向学生、企业家和管理者传达基本的战略原则。是否有可能从现有的战略理论中找出商业模式概念的独特之处？回答这个问题的一种方法是找出目前文献中商业模式概念的替代定义，然后考虑这些替代定义与现有的战略文献相比是否能为理论和实证研究提供重要的新途径。
个人Quizmaster：与Miro机器人的个性化互动体验的模式方法
在人类机器人互动中，已提出个性化，以增加对社会机器人接受的策略。当前的pa-描述了如何使用行为设计模式来根据个人用户的特征和需求来量身定制交互体验。为了演示这种方法，我们为Miro机器人设计了测验游戏应用程序。机器人用作测验师，并根据玩游戏的用户类型（以社区为中心与以竞赛为中心的玩家）表现出不同的行为（类似教练/同理心与挑战/挑衅性/挑衅性）。我们描述了创建两种测验式的人物和相关行为模式的过程，以及将它们与测验游戏的交互模型集成在一起的技术背景。结果是对个性化的测验游戏的巫师演示，并伴随着一个交互式视频原型遥控器，用于用户研究和演示目的。
利用电池储能系统和基于服务的商业模式方法创造价值
摘要 储能电池系统 (BESS) 将在从传统能源系统向未来可再生能源占比更大的分散式能源系统的转变中发挥重要作用。同时，电池的高投资成本对瑞典能源系统的发展和转型构成了挑战。本研究通过一个案例研究考察了电池系统的技术和经济性能，该案例研究中电池系统连接到一台垃圾真空机，其每日功率峰值高于基本需求。电池系统的目的是将其与调峰和 Svenska Kraftnät 的电网服务市场结合起来。本研究还研究了基于服务的商业模式（其中电池所有权转让给第三方）如何影响价值主张、价值创造和价值获取。本研究的结果表明，通过调峰可以实现实际成本节约，并且通过为电网服务提供电池可以创造收入机会。此外，情景建模根据某些运营见解表明，在一定水平的电网服务补偿下，尽可能高地进行调峰是最有利可图的。事实证明，提供电池服务可以为客户和公司带来额外好处，而社会和环境则首先受益于电池技术本身。关键词 电池系统、BESS、价值主张、价值创造、价值获取、商业模式、调峰、电网服务
脑机接口中常见空间模式方法及其变体的研究
本研究的主要内容是对 CSP 算法和分类技术 LDA 进行回顾。此外，还开发了一种基于这两种技术的算法，该算法改进了使用简单 CSP 获得的结果。所开发的算法能够对两个类别进行分类，但已进行了扩展，使其能够区分四种假想运动。这些扩展基于一个简单的投票系统。为了比较和检查这些算法的良好行为，它们已在一组公共数据上进行了测试。这组数据来自 IV BCI 竞赛。这些数据已在多篇文章中广泛使用，使我们能够将该算法与其他算法进行比较，例如 RSTFC 算法，该算法也已在本研究中进行了尝试。
平台如何赚钱 - Fraunhofer IESE
1. Fraunhofer IESE 的研究。Fraunhofer IESE 在数字生态系统和平台商业模式领域开展研究。各种研究工作产生了一个分类系统（通常称为分类法），该系统旨在系统地对数字平台及其货币化策略进行分类。2. randevu.tech 的专业知识和分析。randevu.tech 团队在平台领域拥有深厚的专业知识，并设计和实施了各种收入模式方法。使用 Fraunhofer IESE 的分类法，randevu.tech 分析了其客户和一些知名平台的使用案例，以了解收入模式是如何设计的。使用 Fraunhofer 的分类法，该团队研究了 80 多个市场和平台使用案例，以了解其收入模式。
商业和个人发展模型画布
除了商业模式，我们还知道个人商业模式画布。个人发展模式方法将创业原则应用于我们个人所做的工作。主要的区别在于，正如组织为特定客户群创造并提供一定的价值一样，我们个人也可以创造价值并将其传递给客户以获得某种补偿。这意味着我们有自己的个人商业模式。正如组织的商业模式一样，个人的商业模式可以被分析、改变甚至重塑。与组织的新商业模式或改变的商业模式一样，个人商业模式也涉及需要在市场中检验的假设。需要注意的是，个人发展模型方法旨在补充而不是取代个人的技能。因此，它代表了对现有业务工具的补充。
