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World File Search System网络模型
生成网络模型手稿简介
Social networks constitute an important approach in the study of animal social behaviour.So far, focus has been on statistical analysis of animal social network structures.However, social networks can also be studied by generative network models - procedures that create simulated network structures.这些模型在更广泛的网络科学中起着关键作用，但是尽管偶尔使用，但在动物行为领域尚未充分整合。We believe that generative network models have considerable unexploited potential as a tool for understanding animal social systems.在这里：1）我们提供了生成网络模型的一般介绍，包括对它们用于调查更广泛网络科学的问题的描述，关键模型特征的解释以及对常见模型的概述； 2）我们考虑有关动物社会行为研究的生成网络模型，包括有关动物系统问题的描述，可以用于研究（通过案例研究证明），概述动物行为研究的概述，这些研究使用了生成网络建模，关键模型对于动物行为研究的相关性以及如何选择用于动物社会系统研究的合适的生成网络模型。We hope that this can help to further integrate generative network models into the study of animal sociality.
工业脱碳：网络模型（PDF）
背景英国的工业排放量在2020年为71.2 mtco 2 e，占全美温室气体排放量的16％。a，b随着英国朝着零净目标的发展，解决这些工业排放至关重要。政府的目标是到2030年每年捕获和存储20至3000万吨CO 2，到2035年每年增加到5000万吨。但是，由于需要高资本投资，碳捕获和存储（CCS）基础设施的发展提出了重大挑战。成本是由几个因素驱动的，包括捕获CO 2的成本，管道和非Pipeline运输（NPT）之间的选择以及CO 2存储设施的可用性。d虽然现有工业排放的位置很重要，但必须确保对CCS基础设施进行未来的证明，以适应未来排放的发展，例如由负排放技术（NETS）产生的排放。CCS网络必须考虑长期灵活性，能够支持未来的排放来源。英国的CCS基础设施预计将从当前的Track-1和Track-2项目中扩展，其中包括主要的工业集群，例如Hynet和East Coast Clusters。目的是开发CCS的两种主要方法。第一个是一个项目，有机方法，围绕锚点发射器开发单个项目，从而使CCS基础架构的渐进和灵活增长。第二种方法是在集中计划和优化的，其中开发的协调规模更大，以确保整个
解释回归的神经网络模型
摘要 — 已经提出了几种方法来解释深度神经网络 (DNN)。然而，据我们所知，只有分类网络被研究过，试图确定哪些输入维度促使了分类决策。此外，由于这个问题没有基本事实，因此结果只能定性地评估对人类有意义的结果。在这项工作中，我们设计了一个可以获得基本事实的实验数据库：我们生成理想信号和有误差的干扰信号，并训练一个神经网络来确定所述信号的质量。这个质量只是一个基于干扰信号和相应理想信号之间距离的分数。然后，我们试图找出网络如何估计这个分数，并希望找到发生错误的时间步骤和信号维度。这种实验设置使我们能够比较几种网络解释方法，并基于几次训练提出一种名为精确梯度 (AGRA) 的新方法，该方法可以减少大多数最先进结果中存在的噪声。比较结果表明，在定位信号中出现错误的时间步骤方面，所提出的方法优于最先进的方法。
可扩展的动态功能脑网络模型
摘要：动态功能脑网络作为静态网络的扩展，能够展现脑部连接的连续变化，而受限于fMRI信号的长度，在动态网络的构建中难以展现出每一个瞬时时刻，且对信号结束后网络的动态变化缺乏有效的预测。
基于脑电图的神经网络模型情绪预测
摘要：“情绪”一词指的是个人对事件、人或条件的反应。近年来，研究情绪估计的论文数量有所增加。在本研究中，分析了一个基于三种不同情绪的数据集，该数据集用于使用脑电波对感觉进行分类。在数据集中，六个电影剪辑被用来引出男性和女性的积极和消极情绪。然而，没有触发引发中性情绪的触发器。已经使用各种分类方法来对数据集进行分类，包括 MLP、SVM、PNN、KNN 和决策树方法。研究人员表示，首次使用的 Bagged Tree 技术在本研究中取得了 98.60% 的成功率。此外，使用 PNN 方法对数据集进行了分类，成功率达到 94.32%。关键词：AdaBoost；袋装树；EEG 信号；情绪预测；多层感知器；概率神经网络 1 引言
使用脑启发的尖峰神经网络模型
1听力学部分，奥克兰大学，奥克兰1023，新西兰； philip.sanders@auckland.ac.nz（P.J.S. ）; zohreh.doborjeh@auckland.ac.nz（Z.G.D.） 2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：1听力学部分，奥克兰大学，奥克兰1023，新西兰； philip.sanders@auckland.ac.nz（P.J.S.）; zohreh.doborjeh@auckland.ac.nz（Z.G.D.）2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：
语言的神经网络模型甚至更深的问题
https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8https://www.cambridge.org/journals/behavia-balam-lefs-lep.a8a8a8a8a.8a8a.8a8a8aa8a8a8a8a8c8
时间序列分析的复发性神经网络模型
摘要时间序列分析是各个领域的关键组成部分，例如财务，经济学，气候科学和医疗保健，在该领域中，准确的预测和模式识别至关重要。这项研究探讨了使用Google股票价格作为案例研究，探讨了复发性神经网络（RNN），尤其是长期记忆（LSTM）网络的应用，特别是短期记忆（LSTM）网络。该研究始于全面的文献综述，强调了RNN体系结构，其理论基础以及时间序列预测中的多样应用的发展和进步。从方法论上讲，本研究概述了所采用的数据预处理技术，包括将数据集缩放和将数据集划分为培训和测试集。RNN模型体系结构经过精心设计，具有多个LSTM层和辍学的正则化，以防止过度拟合并增强模型鲁棒性。使用不同的指标（MAE，MSE，RMSE）对模型进行训练和评估。经验结果证明了RNN模型在捕获时间依赖性并产生准确的股票预测方面的功效。
BRAND：深度网络模型闭环实验平台
1 Wallace H. Coulter 埃默里大学和佐治亚理工学院生物医学工程系，美国佐治亚州亚特兰大 2 西北大学神经科学系，美国伊利诺伊州芝加哥 3 西北大学生物医学工程系，美国伊利诺伊州埃文斯顿 4 西北大学物理医学与康复系，美国伊利诺伊州芝加哥 5 Shirley Ryan AbilityLab，美国伊利诺伊州芝加哥 6 埃默里大学神经外科系，美国佐治亚州亚特兰大 7 加利福尼亚大学神经外科系，美国加利福尼亚州戴维斯 8 麻省总医院神经内科神经技术和神经康复中心，美国马萨诸塞州波士顿 9 布朗大学工程学院和卡尼脑科学研究所，美国罗德岛州普罗维登斯 10 哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 11 退伍军人事务康复研究与发展美国罗德岛州普罗维登斯，普罗维登斯 VA 医疗中心，神经修复和神经技术中心 12 对本研究贡献相同。∗ 任何通讯作者均应致函。
使用卷积神经网络模型增强图像分类
近年来，随着当前分类系统在数字内容识别中的快速发展，图像的自动分类已成为计算机视觉领域中最具挑战性的任务。可以看出，与人类的愿景相比，系统对于系统自动理解和分析图像的视力非常具有挑战性。已经完成了一些研究论文来解决低级当前分类系统中的问题，但输出仅限于基本图像特征。类似地，这些方法无法准确对图像进行分类。对于此领域的预期结果，例如计算机视觉，本研究提出了一种使用深度学习算法的深度学习方法。在这项研究中，一个基于卷积神经网络（CNN）的建议模型，该模型是一种机器学习工具，可用于图像的自动分类。该模型与图像的分类有关，为此，它采用Corel Image Dataset（Corel Gallery Image DataSet）作为参考。用于培训的数据集中的图像要比图像的分类更难，因为它们需要更多的计算资源。在实验部件中，使用CNN网络训练图像的精度为98.52％，证明该模型在图像的分类中具有很高的精度。