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在...背景下的信息战工具和技术
所谓非政府部门的新媒体（传统网络媒体和社交媒体）构成了信息技术和信息心理空间，用于获取、处理和交换信息。这种多媒体现实给我们带来刺激，刺激我们的感官，并不允许自己被遗忘。它通过陶醉我们的认知区，不断以其吸引力诱惑我们。这一行动符合俄罗斯学者和政治家亚历山大·杜金 (Alexander Dugin) 关于网络战争的概念。这些鼓动宣传和情报组织活动是由非国家行为者（在这种情况下，由与欧亚运动相关的各种组织网络）进行的。网络技术被广泛理解，适用于现实和虚拟信息空间。俄罗斯网络结构自下而上组织，并自上而下地进行指导、控制和纠正，确保系统严密。它们严格集中，根据网络集体主义原则、在共同的世界观矩阵内并根据行政指令 1 运作。这种活动并不新鲜，它只是利用现代技术和通信解决方案在信息领域开展创新活动的示范。在此背景下，新的通信手段，尤其是社交媒体，已经出现
网络经济中的货币动态
我们开发了一个可处理的具有预付现金约束的一般均衡经济中价格动态模型。动态源自企业之间的局部互动，这些互动受经济基础生产网络的支配。我们分析性地描述了网络结构对货币冲击传播的影响。从长远来看，该模型收敛到一般均衡，货币数量理论成立。在短期内，货币冲击通过需求的名义变化向上游传播，通过供应的实际变化向下游传播。微观层面供需演变的滞后可能导致价格分布的任意动态。我们的模型解释了价格之谜：由于货币紧缩，价格水平暂时上涨。在我们的设定中，这个谜题出现在两个关于下游企业的假设下：它们受到货币紧缩的不成比例的影响，并且它们在工资单中占很小的份额。经验证据支持美国经济的两个假设。我们的模型根据美国经济进行了校准，采用了超过五万家公司的数据集，从而得出了货币紧缩后价格水平上涨的经验观察幅度。
具有阈值和...的神经网络的记忆容量
1.3 问题的历史。1988 年，Baum [ 6 ] 提出了该问题的一个版本。在 Cover [ 8 ] 早期工作的基础上，Baum 研究了多层感知器的记忆容量，即具有阈值激活函数的前馈神经结构。他首先研究了网络结构 [ n, m, 1]，其中一个隐藏层由 m 个节点组成（并且，如符号所示，隐藏层中有 n 个节点和一个输出节点）。Baum 注意到，对于 R n 中一般位置的数据点 xk，结构 [ n, m, 1] 的记忆容量约为 nm ，即它与连接数成正比。这并不难：一般位置保证任何 n 个数据点子集所跨越的超平面不会错过任何其他数据点；这允许人们在其自己的 n 个数据点批次上训练隐藏层中的 m 个神经元中的每一个。Baum 然后问同样的现象是否仍然存在于更深的神经网络中。他问，对于较大的 K，是否存在一个深度神经结构，其总数为 O（√
从非线性的角度来研究中国数字经济发展的空间相关性
摘要：对空间相关效应，空间聚集模式和中国数字经济发展的关键因素的准确分析对中国经济的高质量发展具有很大的意义。基于2018年至2020年中国31省的“腾讯互联网加上”数字经济指数的每月数据，应用了非线性Granger因果关系测试和社交网络分析，以揭示中国数字经济的空间相关效应。使用二次分配程序（QAP）来凭经验检查影响非线性空间关联网络形成的因素。结果表明，在31个省份，数字经济在空间上的关系表现出显着的非线性空间相关网络结构。模型分析表明，四个主要部门之间数字经济的发展密切相关，国家连锁效应显着。次要分配程序的结果表明，资本存量，信息基础设施和地理接近性对数字经济中空间联系的形成产生了显着的积极影响。相比之下，技术创新具有显着的负面影响。
减少场耦合纳米技术中的导线交叉
摘要 — 在电路设计领域，与传统的基于晶体管的逻辑相比，场耦合纳米技术 (FCN) 等新兴技术提供了独特的机会。然而，FCN 也带来了一个关键问题：线路交叉对电路稳健性的重大影响。这些交叉要么无法实现，要么会严重降低信号完整性，对高效电路设计造成重大障碍。为了应对这一挑战，我们提出了一种新方法，专注于减少 FCN 电路中的线路交叉。我们的方法引入了 LUT 映射和分解的组合，旨在在逻辑综合过程中产生有利的网络结构，以最大限度地减少线路交叉。这个新的优化指标优先于节点数和关键路径长度，以有效应对这一挑战。通过实证评估，我们证明了所提出方法的有效性，可将线路交叉的第一次近似值降低 41%。69%。这项研究为推进新兴电路技术中的线路交叉优化策略做出了重大贡献，为后 CMOS 逻辑时代更可靠、更高效的设计铺平了道路。
CAS-Net：胎儿 MRI 的条件图谱生成和脑分割
摘要：胎儿磁共振成像 (MRI) 用于产前诊断和评估早期大脑发育。准确分割不同的大脑组织是几项大脑分析任务中的重要步骤，例如皮质表面重建和组织厚度测量。然而，胎儿 MRI 扫描容易产生运动伪影，这会影响手动和自动分割技术的正确性。在本文中，我们提出了一种新型网络结构，可以同时生成条件图谱并预测大脑组织分割，称为 CAS-Net。条件图谱提供了可以限制分割连接的解剖先验，尽管运动或部分体积效应会导致强度值的异质性。所提出的方法在来自正在开发的人类连接组项目 (dHCP) 的 253 名受试者身上进行了训练和评估。结果表明，所提出的方法可以生成具有清晰边界和形状变化的条件年龄特定图谱。它还对胎儿 MRI 的多类别脑组织进行分割，对于选定的 9 个组织标签，总体 Dice 相似度系数 (DSC) 高达 85.2%。
使用机器学习在社交媒体上进行进攻性语言检测
摘要 - 本研究论文探讨了社交网络领域内的网络欺凌检测的关键问题，并对各种机器学习和深度学习技术进行了全面检查。该研究通过使用标准指标进行严格评估来研究这些方法的性能，包括准确性，精度，召回，F-MEAC和AUC-ROC。这些发现突出了深度学习模型的显着功效，尤其是双向长期记忆（BILSTM）体系结构，始终优于各种分类任务的替代方法。混乱矩阵和图形表示进一步阐明了模型性能，强调了基于Bilstm的模型的显着能力，可以准确识别和对网络欺凌实例进行分类。这些结果强调了高级神经网络结构在捕获在线仇恨言论和进攻内容的复杂性方面的重要性。这项研究通过促进对网络欺凌的早期识别和缓解来促进更安全，更具包容性的在线社区的宝贵见解。未来的调查可能会探讨混合方法，附加功能集成或实时检测系统，以进一步完善和推进解决这一关键社会关注的最新问题。
大：人类条件跨基因调节网络模型的数据库
基因调节在塑造组织身份，功能和对扰动的反应中起着基本作用。调节过程由相互作用元件的复杂网络（包括转录因子，miRNA及其目标基因）控制。这些网络的结构有助于确定表型，并最终影响疾病的发展或对治疗的反应。我们开发了Grand（https://grand.networkmedicine.org）作为基因调节网络模型的数据库，可以在生物态之间进行比较，或者用于预测哪些药物在调节网络结构中产生变化。数据库包括12,468个基因组规模网络，涵盖36个人体组织，28个癌症，1,378个未扰动的细胞系，以及173,013 TF和基因靶向2,858个小分子诱导的细胞线与现场型型信息配对的基因靶向评分。Grand允许使用表型信息查询网络，并使用各种交互式工具可视化。此外，它还包括一个将疾病状态与使用调节网络特性的潜在治疗小分子药物相匹配的Web应用程序。简介
图论的多方面应用
摘要。数学的一个分支学科称为图论，它研究由线相互连接的点网络。研究人员可以使用图论来建模和检查网络结构。图论本质上主要是拓扑的，支持定性和定量方法。图论使重要的科学发现成为可能，包括更好地理解电力分配系统如何发生故障以及健康问题如何通过社交网络传播。尽管网络分析通常会让人联想到图论、复杂网络理论和网络优化，但地理学家采用各种技术来研究网络。本研究通过系统地探索图论在多个领域的众多应用，强调了图论在建模和分析复杂网络中的基础意义。它首先回顾了图论在数学信息、计算科学和化学中发挥的基本作用。然后讨论转向社交媒体、交通工具和神经科学领域的前沿应用，展示了图论的多功能性。该研究强调了其在利用社交媒体数据改进交通流量预测和评估文化环境设施方面的新应用。本文通过广泛的概述和方法研究验证了图论在解决当代问题中的关键作用。
在增强拓扑图上应用软计算...
基于嵌入方法的图形表示可以更轻松地分析网络结构，可用于各种任务，例如链接预测和节点分类。这些方法已被证明在各种环境中都是有效的，并且已成为图形学习领域的重要工具。这些方法易于实施，它们的预测会产生可解释的结果。但是，大多数图形嵌入方法仅依赖于图形结构信息，并且不考虑节点/边缘属性，从而限制其适用性。在本文中，我们提出了图理论设计，以将节点和边缘属性纳入拓扑结合，从而使图形装饰方法无缝地在属性图上无缝工作。为了找到给定属性图的理想表示形式，我们提出了原始网络中的增强特殊子图结构。我们讨论了所提出的方法的潜在挑战，并证明了其一些理论局限性。我们通过比较15个标准生物信息学数据集上的最先进的图形分类模型来测试方法的功效。与原始图上的结果相比，在增强图上，在增强图上的分类精度最高可提高高达5％的分类精度。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。