XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络分析
匿名QCA和网络分析（SNA）数据集
LuisBouzaGarcía（UAM），ÁlvaroOleart（Ulb），RocíoSánchezdel Vas（UC3M）和Juan Roch（UNED）1。WP 7的目的是分析民主公开辩论的规范概念如何与不同的政策替代方案和政治策略相关联，通过利用政治理论来概念化有关邮政真实性的法规和公共政策的辩论（与WP2合作）；分析公共政策努力定义在欧洲一级打击虚假信息的最佳方法，并分析欧盟通过的新兴法规（与WP4合作）2的交流专业人士和新闻实践的影响。本文介绍了WP将用来开发这些目标的分析和方法论设计。本文基于两个理由。第一个是通过促进其余学术界对研究团队决定的透明度和可重复性来满足开放科学的期望。第二个是促进学术界利益相关者社区对数据的使用。目的：解释采用欧盟法规，以应对对民主和欧盟融合的确定威胁
全基因组关联研究的网络分析以确定药物靶点的优先次序
摘要 在过去的几十年中，全基因组关联研究 (GWAS) 导致与人类特征和疾病有关的遗传变异急剧增加。这些进展有望带来新的药物靶点，但从 GWAS 中识别致病基因和人类疾病背后的细胞生物学仍然具有挑战性。在这里，我们回顾了基于蛋白质相互作用网络的 GWAS 数据分析方法。这些方法可以在没有直接遗传支持的情况下对 GWAS 相关位点或疾病基因相互作用因子中的候选药物靶点进行排序。这些方法可以识别出不同疾病中共同受影响的细胞生物学，为药物重新利用提供机会，也可以与表达数据相结合以识别局部组织和细胞类型。展望未来，我们预计这些方法将随着特定情境相互作用网络表征和罕见与常见遗传信号的联合分析方面的进展而得到进一步改进。
snadata：社交网络分析数据示例
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区域拆分中的倡导者计划者：社交网络分析方法
摘要：涉及演员的倡导计划的论述尚未明确解决演员倡导者计划者是谁以及演员如何成为倡导者计划者的问题。本文试图在区域拆分的背景下探索演员倡导者计划者，并采用社交网络分析作为研究工具。本研究采用探索性的混合方法方法，本质上主要是定性的。最初的阶段需要通过从与参与地区分割的主要利益相关者（包括社区，非政府组织（NGOS），政府实体和政党）的访谈中获取信息来调查和检查定性数据。随后的阶段利用了定量分析结果得出的定量技术，然后将其分析到GEPHI应用中。调查结果表明，区域分裂总统社区代表民间社会，政党是至关重要的倡导者计划者，促进了不同的参与者之间的联系，并通过政党促进区域分裂。
jeffrey混合纳米流体的人工神经网络分析与陀螺仪微生物优化太阳热收集器效率
本文研究了由于Jeffrey杂交纳米流体流动而导致的太阳能储能，该流通过多孔介质用于抛物线槽太阳能收集器。在悬浮水基传热液中，还遇到了石墨烯和银纳米颗粒的热疗法和布朗运动的机制。旋转的微生物具有在纳米流体混合物中向上移动的能力，从而增强了纳米颗粒的稳定性和悬浮液中的流体混合。管理方程式的数学建模使用质量，动量，能量，浓度和微生物浓度的保护原理。非相似变量被引入尺寸管理方程式，以获取非量纲的普通微分方程。实施现金和鲤鱼方法来求解非二维方程。还使用Levenberg Marquardt算法为非维度的方程开发了人工神经网络。对应于影响纳米流体流和传热的不同参数的数值发现。观察到热曲线会随着达西和福切氏症参数的升级而增强。和Nusselt数字随着Deborah数字和延迟时间参数的升级而增强。熵生成可以随着Deborah数字和延迟时间参数的增强而降低。太阳能是最好的可再生能源。它可以满足行业和工程应用增长的能源需求。
脑电动态网络分析方法揭示视觉运动协调的神经特征
人类的视觉-运动协调是运动控制的基本功能，需要多个大脑区域的相互作用。了解皮层-运动协调对于改善运动障碍的物理治疗具有重要意义。但其潜在的瞬态神经动力学仍然很大程度上未知。在本研究中，我们应用基于特征向量的动态网络分析方法来研究视觉-运动协调任务下从脑电图 (EEG) 信号计算的功能连接并识别其亚稳态动力学。我们首先在模拟网络上测试了这种信号处理以与其他动力学方法进行比较，表明基于特征向量的动态网络分析能够正确提取演化网络的动态特征。随后，将基于特征向量的分析应用于视觉-运动协调实验下收集的EEG数据。在对参与者的EEG研究中，拓扑分析和基于特征向量的动态分析的结果都能够区分视觉跟踪任务的不同实验条件。通过动态分析，我们表明，通过研究功能连接的亚稳态动态可以区分不同的视觉运动协调状态。
使用连接图网络分析光学脑信号
摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用，但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中，我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战，我们还提出了一种新颖的度量标准：最大交叉滞后幅度 (MCLM)，它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动（心算、运动意象、单词生成和大脑工作量）中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力，并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构，并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此，CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。
