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全球供应链相互依存和震惊...
来自Covid-19的供应中断大流行提出了有关全球价值链（GVC）参与的收益和成本的问题，以及供应链网络在此期间可能发生了变化的可能性。使用有关供应链链接的公司级别数据，我们通过比较GVC网络图来记录大流行期间GVC的演变。此外，我们研究了这种联系如何影响股票投资者对大流行有关的破坏的反应。我们的发现表明，GVC在大流行爆发后收缩，并且在某些部门恢复缓慢。我们还发现，与没有这种链接的公司相比，与没有共同相关锁定的国家有GVC链接的公司的股价下跌更高。此外，部门对锁定公告的反应各不相同，强调了在GVC班次研究中考虑部门差异的必要性。
分子相互作用。但是有多强大和多少？
图1分子相互作用的定性相互作用，生化和定量相互作用描述。在左图上，显示了“分子A”的虚构相互作用网络，表明六个分子，其中分子B – E基于定性相互作用测量值可检测到。所有这些相互作用，即使是在第一个面板中不显示为粘合剂的相互作用，都可以用一组固有的结合常数来描述，如中间面板中的例证。这种固有的生物物理结合常数构成了亲和力相互作用，如右图在左图中所示的相同相互作用网络上所示。定量亲和力相互作用曲线立即实现了观察到的相互作用的排名，而简单的定性相互作用网络图是不可能的。此外，定量测定的检测阈值比定性相互作用分析的“结合阈值”更好地定义，从而提高了相互作用的可重复性和可靠性。
全球趋势和合作的文献计量分析（...
摘要 本项文献计量研究分析了 2020 年至 2024 年期间人工智能 (AI) 在数学教育中的应用的科学成果。该研究基于从 155 个国际来源中提取的 384 篇文献样本，评估了新兴趋势、作者和国家之间的合作模式以及在数学教育中使用人工智能的主要主题。分析使用 RStudio 中的 Biblioshiny 工具进行，生成网络图和专题图，以可视化关键字与国际合作之间的关系。结果表明，中国和美国在科学生产力和国际合作方面处于领先地位。人们对在教育环境中使用生成性人工智能（包括深度学习和 ChatGPT）进行学习评估的兴趣日益浓厚。本研究概述了数学教育领域人工智能研究的当前动态，并强调了跨学科合作的机会。
大数据可视化：知识管理的关键作用
有效的数据分析和知识管理实践在培养组织内的数据驱动文化方面发挥着关键作用。在敏捷学习型组织的支持下，知识管理提供了流程和工具来帮助促进好奇心、探索和创新。这种数据驱动的探究文化鼓励开发创新的数据可视化，揭示隐藏的见解并推动战略决策。直观的界面允许用户浏览大数据并提取有意义的见解，包括交互式仪表板、地理信息系统、网络图以及机器学习和人工智能可视化界面。此外，知识管理促进团队和部门之间的协作，有助于打破孤岛并促进跨职能数据共享。因此，当不同的利益相关者可以访问相同的大型数据存储库和见解时，他们可以协同贡献，以创建更全面、更准确的可视化。这种集成方法不仅提高了数据表示的清晰度，而且还引导组织做出更明智、更有效的决策。
生成人工智能
由于生成人工智能 (AI-Gen) 的使用既有好处也有风险，因此它对教育管理部门来说是一个挑战。本研究旨在分析 AI-Gen 在教育领域的科学成果。所用方法是对 Web of Science 数据库中的描述性和定量文档进行文献计量分析。VOSviewer 统计程序用于识别关键字集群并创建网络图。本研究的结果确定 2023 年是教育领域 AI-Gen 研究的诞生之年，自那时起共发表了 178 篇论文，其中澳大利亚在研究该主题的国家中名列前茅。ChatGPT 现象成为大多数引用研究的研究重点。该研究包括七个关键字集群，其中重点介绍了与挑战、风险和机遇等术语相关的 IA-Gen 集群。经过讨论，该研究的主要结论表明，需要进一步研究在几个教育阶段的教学过程中使用 AI-Gen，以防止抄袭，并全面了解这项技术作为教育资源。
生物科学技术发展回顾
当前技术开发支持系统的分析揭示了许多见解。多年来，对技术开发的总体投资保持相对稳定（图 1）。虽然关于技术开发投资的讨论很大一部分集中在工具和资源开发基金 (TRDF) 上，但投资分布在包括响应模式（BBSRC 标准研究补助金）和一系列不以技术为重点的计划中。在响应模式下，技术开发提案在委员会 C（基因、发展和生物学的 STEM 方法）和委员会 D（分子、细胞和工业生物技术）中更为常见。尽管有些重点集中在东南部，但投资的区域分布表明英国各地对技术开发的参与度很高，并反映了观点和方法的多样性。它还强调了 BBSRC 战略赞助的机构在推动该领域发展方面可以发挥的作用。与其在资助计划和地区中普遍存在的现象一致，技术开发也贯穿生物科学，与 BBSRC 内的广泛研究主题相关。图 2 中的网络图显示了 BBSRC 技术开发组合中观察到的主题共现情况。
心脏的形成：在单细胞分辨率下定义心肌细胞祖细胞
成人弥漫性神经胶质瘤是最困难的脑部疾病之一，部分原因是缺乏对肿瘤迁移的解剖学起源和机制的明确性。虽然研究神经瘤传播网络的重要性至少已久至80年，但直到最近才出现了在人类进行此类调查的能力。在这里，我们全面回顾了脑网络映射和神经胶质瘤生物学的领域，为有兴趣合并这些调查领域的研究人员提供了入门，以进行转化研究。具体来说，我们追踪了脑网络图和神经胶质瘤生物学中思想的历史发展，突出了探索网络神经科学，弥漫性神经胶质瘤和神经胶质瘤 - 神经元相互作用的临床应用的研究。我们讨论了已合并神经肿瘤学和网络神经科学的最新研究，发现神经胶质瘤的空间分布模式遵循内在的功能和结构性脑网络。最终，我们呼吁从网络神经影像中做出更多贡献，以实现癌症神经科学的转化潜力。
设计 - 知识代表与技术 -
抽象工程师通常需要从不熟悉的域中发现和学习设计，以获取灵感或其他特定用途。但是，技术设计描述的复杂性和对域的不熟悉使工程师很难理解设计的功能，行为和结构。为了帮助工程师快速理解他们新的复杂技术设计描述，一种方法是将其表示为与设计相关实体的网络图及其关系，作为设计的抽象摘要。虽然在工程设计文献中广泛采用了图形或网络可视化，但仍在检索设计实体并得出其关系的挑战。在本文中，我们提出了一种由技术语义网络（Technet）提供动力的网络映射方法。通过案例研究，我们展示了Technet在与大型技术相关的数据源上训练的独特特征如何优于常识性知识库，例如WordNet和ConceptNet，以设计知识表示。关键字：语义数据处理，设计信息学，可视化，技术语义网络，知识表示联系：Sarica，Serhad Serhad新加坡技术与设计工程工程产品开发新加坡Serhadsarica@gmail.com
以基因编辑专利为重点的案例研究
技术预测研究是掌握技术发展趋势、为科研管理提供决策支持不可或缺的手段。对于专利文献而言，其并未提供关键词信息，使得基于关键词的技术预测方法在揭示特定领域的研究内容和隐藏主题方面存在一定的局限性。为了更好地体现专利中的技术信息，本文结合主题分析与社会网络分析对基因编辑技术的发展趋势进行了研究。首先，从Derwent Innovations Index中收集基因编辑技术专利数据。其次，采用文本挖掘软件绘制主题词网络图，结合逆文档频率（IDF）构建加权邻接矩阵，并利用社会网络分析获得技术主题词的中心度。最后，通过识别基因编辑的核心主题、凸显主题和新兴主题，探究基因编辑技术的技术趋势，并得到一些有意义的结论。基于分析结果，本研究发现基因编辑技术的发展受到伦理、法律、细胞污染等因素的制约。此外，未来的研究方向将更加倾向于优化基因编辑技术的安全性和效率。
看到的是：用于机械解释性的脑启发的模块化训练
摘要：我们引入了脑启发的模块化训练（BIMT），这是一种使神经网络起作用的方法更模块化和可解释。受到大脑的启发，BIMT将神经元嵌入几何空间中，并以与每个神经元连接长度成正比的成本增强损失函数。这是受到进化生物学中最低连接成本的想法的启发，但我们是首先将这一想法与培训神经网络结合起来的，具有梯度下降以供解释性。我们证明，BIMT发现了许多简单任务的有用的模块化神经网络，以符号公式，可解释的决策边界和分类特征以及算法数据集中的数学结构揭示了组成结构。在定性上，受BIMT训练的网络具有肉眼容易识别的模块，但经常训练的网络似乎更为复杂。定量，我们使用纽曼的方法来计算网络图的模块化； BIMT在我们所有的测试问题上都达到了最高的模块化。一个有前途且雄心勃勃的未来方向是应用提出的方法来了解视力，语言和科学的大型模型。