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World File Search System网络结构
网络拓扑，极化和算法策划
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，具有新颖的功能和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法策展机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量自定义供稿，但用户对它们的吸收似乎受到限制。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左中央新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突相关的观点来发现重要的基于问题的分歧。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，并且该比例有所增加。我们结论是，蓝军在其网络结构上与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。
模块组装的弹性体显示大量应变僵硬的能力和高可伸缩性
弹性体是必不可少的材料，因为它们的灵活，可拉伸和弹性性质。但是，构成弹性体的聚合物网络结构通常是不均匀的，从而限制了材料的性能。在这里，具有前所未有的应变性能力的高度可拉伸的弹性体是基于模块组装策略启用的高度均匀网络结构而开发的。弹性体是通过狭窄的分子量分布的星形脂肪族聚酯前体的有效末端链接来合成的。所得的产品显示出高强度（≈26mPa）和显着的可伸缩性（伸展比在突破≈1900％），以及良好的疲劳性耐药性和缺口不敏感性。此外，它显示出超出任何现有软材料的性能的非凡应变性功能（> 2000倍的增长）。这些独特的特性是由于应变诱导的聚合物链在均匀拉伸的网络中的排序，如原位X射线散射分析所揭示的那样。通过实现一个简单的变量sti sti sti sti or sectuator，用于软机器人技术，证明了这种伟大的应变性能力的实用性。
引用：刘华、金爱康和张哲瀚（2018 年）。社会网络结构方程模型：规范、估计和应用。多变量
心理学家对朋友和夫妻是否具有相似的性格很感兴趣。然而，文献中没有现成的统计模型来测试性格与社会关系之间的关联。在本研究中，我们开发了一个统计模型，用于分析以潜在性格特征为协变量的社交网络数据。由于该模型包含潜在特征的测量模型和网络与潜在特征之间关系的结构模型，因此我们在结构方程模型 (SEM) 的一般框架下对其进行讨论。在我们的模型中，潜在变量和结果变量之间的结构关系不再是线性或广义线性的。为了获得模型参数估计，我们建议使用两阶段最大似然 (ML) 程序。通过社交网络数据中具有代表性的条件下的模拟研究来评估该建模框架。然后通过对大学友谊网络的实证应用来证明其实用性。
通过图积表征复合复杂网络的能量相关可控性
摘要——本文描述了复合复杂网络的能量相关可控性。我们考虑一类通过笛卡尔积由简单因子网络构建的复合网络。所考虑的因子网络是具有基于邻居的拉普拉斯动力学的领导者-追随者符号网络，采用正边和负边来捕捉网络单元之间的合作和竞争相互作用。与大多数现有的关注经典可控性的研究不同，本文从能量相关的角度研究了复合网络的可控性。具体而言，基于笛卡尔图积来表征可控性格拉姆度量，包括平均可控性和体积控制能量，这揭示了如何从局部因子系统的谱特性推断出复合网络的能量相关可控性。然后，这些结果扩展到分层控制网络，这是一种特殊但广泛使用的网络结构，在许多人造系统中使用。由于结构平衡是符号网络的关键拓扑性质，因此，提出了验证复合符号网络结构平衡的必要充分条件，适用于广义图积。
从主观认知下降到阿尔茨海默氏病
研究文章|行为/认知认知障碍的网络结构：从主观认知下降到阿尔茨海默氏病https://doi.org/10.1523/jneurosci.1344-23.2023收到：2023年7月17日收到：2023年7月17日修订：2023年10月12日接受：2023年11月12日接受：2023年11月12日Copyright copyright the 2022 copyright the 2024 copyright the 2024 dive 2024
国际关系网络分析
摘要 国际关系研究将网络视为一种特殊的组织模式，有别于市场或国家等级制度 + 相反，网络分析允许调查和测量网络结构——代理之间持久关系模式的新兴属性，可以定义、支持和约束这些代理 + 网络分析既提供了识别和测量网络结构属性的工具，也提供了一套通常来自国际关系之外的背景的理论，将结构与结果联系起来 + 网络分析通过以三种不同方式定义网络权力来挑战国际关系中的传统权力观：访问、经纪和退出选项 + 两个问题对国际关系尤为重要：行为体通过加强和利用其网络地位来增加权力的能力，以及网络权力的可替代性 + 网络分析在国际关系中的价值已在对国际网络的精确描述、对网络对关键国际结果的影响的研究、在国际关系背景下对现有网络理论的测试以及新数据源的开发中得到证明 + 部分或全部然而，错误地引入网络分析可能会导致结论无用、断言未经证实以及措施毫无意义 + 提出了未来将网络分析应用于国际关系的三部分议程：引入工具包以深化国际网络研究；测试国际关系领域现有的网络理论；使用网络分析工具测试国际关系理论 +
eeg-tnet：端到端的大脑计算机界面框架估计
不同职业群体工人的心理工作量（MWL）是不安全行为的主要和直接因素，这可能会导致严重的事故。估计MWL的新技术之一是基于脑电图信号的大脑计算机接口（BCI），这被视为认知状态的黄金标准。但是，涉及手工脑电图功能的估计系统是耗时的，不适合实时申请。这项研究的目的是提出一个最终的BCI框架以进行MWL估计。首先，提出了一种新的自动数据预处理方法，以消除无人干扰的人工制品。然后，一种名为EEG-TNET的新神经网络结构旨在从原始EEG中提取时间和频率信息。此外，进行了两种类型的实验和消融研究，以证明该模型的有效性。在主题依赖性实验中，双任务估计的估计准确性（无任务与任务）和三任任务估计（LO vs. MI与HI）分别达到99.82和99.21％。相反，在受试者无关的实验中，不同任务的准确性达到82.78和66.83％。此外，消融研究证明，预处理方法和网络结构对估计MWL具有显着贡献。所提出的方法在没有任何人类干预的情况下很方便，并且胜过其他相关研究，这成为降低人为因素风险的有效方法。
通过人工智能及早发现系统性风险
• 检测行业内公司行为的异常，这些异常可能预示着影响人类、动物或植物健康的入侵行为的发生或爆发。这里的重点主要在于识别系统社会方面的异常，而不是生物物理方面的异常（例如，通过监测公司的可疑行为，通过扫描对可能的入侵发出不被重视的警告的专家等）。也就是说，重点主要在于识别表明公司正在利用网络结构脆弱性或机构层面的监控失败的异常。
www.migrationletters.com具有新型模块化的受约束的Louvain算法，以增强复杂网络中的社区检测
结论：这项研究引入了一种创新的方法，可以在复杂的网络中进行社区检测。具有𝐹2模块化的受约束卢旺算法有效地克服了传统模块化的局限性，尤其是分辨率限制问题。它促进了准确且细粒度的社区检测，使其成为分析各个领域广泛网络的宝贵工具。这项研究通过提供强大的社区检测方法来有助于持续的努力来增强我们对网络结构和动态的理解。