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World File Search System网络分析
思科 AI 网络分析概述
部署 Cisco AI 网络分析需要 Cisco DNA Center 的工作实例（以设备形式运行）以及与 Cisco AI 网络分析云的 HTTPS 连接。HTTPS 连接也通过代理服务器支持。如果您使用代理服务器进行 HTTPS 连接，则设置将从 Cisco DNA Center 全局设置继承。网络事件数据在发送到云之前会被去识别化。结果和见解由 Cisco AI 网络分析云服务返回，并在解密后直接显示在 Assurance 用户界面中。有关更多信息，请参阅 Cisco DNA Center 隐私数据表中的“附录 1 Cisco AI 网络分析”。
排序、网络分析和能源需求建模……
在第二种情况下，我们将实际活动数据与能源需求建模领域常用算法（一阶马尔可夫链技术）生成的合成活动数据进行比较。先前的研究已经验证了这项技术，证明该技术生成的合成数据足以与真实数据进行比较，可用于此类能源需求模型 [8,14]。与先前的研究相反，我们的结果表明，合成数据与真实数据存在很大差异，表明该技术无法捕捉真实数据中存在的活动序列的特征。这项工作为自下而上的基于活动的能源需求建模领域增加了价值，因为它对常用的建模算法提出了新颖的建设性批评，并展示了一种新技术的使用，可用于未来验证此类模型的输出。
研究网络分析和机器学习模型
Aparna Ashok，1 Anjana S Desai，1 Rajesh Mahadeva，2 Shashikant P. Patole，2 Brajesh Pandey 3和Neeru Bhagat 1，*抽象的Heusler Alloys是一类令人难以置信的金属间材料，具有不同的成分，超过1500名成员。尽管发现了一个世纪，但它们是物理和材料科学研究的活跃领域。应用的新型特性和潜在的领域不断实现。由于其形状的记忆行为和在执行器设备的开发中的前瞻性相关性，也对合金系统进行了广泛的研究，其中通过应用外部磁场来控制菌株。Heusler合金目前是感兴趣的材料，因为它们的性质导致它们用作形状的内存合金和拓扑绝缘子。因此，在合成之前，必须预测和确定其组成和结构。利用常规方法来确定属性的可能变化和所提出的组成的结构是乏味且耗时的。在当前以消费主义为导向的环境中，我们需要一种更快的方法来预测所需应用的合金或化合物或其他参数的结构。进行预测后，必须通过合成材料并表征其行为来对其进行实验测试。该分析以一种有监督的机器学习方法的重点关注网络分析，以研究Heusler合金的特性，并将其用作形状内存合金。
肯尼亚辅助技术生态系统：网络分析
摘要 背景：辅助技术对于实现残疾人权利至关重要。然而，在世界大部分地区，辅助技术的使用仍然有限，中低收入国家尤其难以获得。评估利益相关者在辅助技术网络中的参与度已被用作了解和解决辅助技术生态系统差距的成功策略。 目标：本研究的目的是概述肯尼亚辅助技术生态系统，包括可用的辅助产品和相关服务，以及了解利益相关者之间关系的性质和强度 方法：在本研究中，我们采用了在线定性利益相关者调查（2021 年），调查对象是肯尼亚参与辅助技术的组织的代表。 结果：肯尼亚的辅助技术网络是分布式的，政府部委和机构以及残疾人组织是网络的核心。关系的强度集中在意识和沟通上，积极合作的组织较少。创新培训组织尚未很好地融入网络。结论：所有辅助技术利益相关者之间的加强合作将有利于改善肯尼亚的辅助技术获取途径。
snadata：社交网络分析数据示例
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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
通过动态脑网络分析复杂问题解决
复杂问题解决是人类大脑的一项高级认知任务，近十年来一直受到研究。伦敦塔 (TOL) 是一款广泛用于研究复杂问题解决的游戏。在本文中，我们旨在探索复杂问题解决及其子任务（即规划和执行）的解剖区域之间的底层认知网络结构。提出了一种用于估计 fMRI 记录每个时刻的大脑网络的新计算模型。所提出的方法将大脑网络建模为人工神经网络，其中权重对应于大脑解剖区域之间的关系。该模型的第一步是预处理，以减少空间冗余，同时提高 fMRI 记录的时间分辨率。然后，使用预处理的 fMRI 信号估计动态大脑网络以训练人工神经网络。研究估计的大脑网络的特性，以识别感兴趣的区域，例如密集连接的大脑区域的中心和子组。通过解码复杂问题解决的规划和执行子任务，展示了建议大脑网络的表征能力。我们的发现与实验心理学以前的研究结果一致。此外，我们还观察到，与执行阶段相比，规划阶段的枢纽更多，并且与执行阶段相比，规划阶段的集群连接更紧密。
使用认知网络分析自我调节学习
摘要。对学生自我调节学习 (SRL) 行为随时间如何展开的微观分析为理解他们在与基于计算机的学习环境互动时的学习过程提供了一个有价值的框架。在本文中，我们使用日志跟踪数据来调查学生如何在 Betty's Brain 环境中自我调节学习，他们参与三类开放式问题解决行动：信息搜索、解决方案构建和解决方案评估。我们使用认知网络分析 (ENA) 来全面了解三个行动类别内部和之间的行动类型共现情况。通过对两组学生（成绩低和成绩高的学生）生成的认知网络进行比较，我们可以深入了解他们的自我调节行为。
验证的语言模型和社会网络分析
此预印本版的版权持有人于2024年6月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.06.24308537 doi：medrxiv preprint