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卓越。莱茵兰-普法尔茨州。 - ISB RLP
> 车辆可靠性和安全性 > 替代驱动 > 替代材料 > 成型系统 > 智能和功能联网车辆 集群和网络结构：除了在特定技术和工艺问题上开展合作以及探索新技术领域外，集群和网络还在位置营销和出口市场开发方面开展合作。例如，商用车技术中心、弗劳恩霍夫 DNT 创新集群（数字商用车技术）和西南商用车集群 (CVC) 都已联合起来，组成了商用车联盟 (CVA) 联合网络。成立于 2013 年的莱茵兰-普法尔茨汽车倡议进一步加强了关键行业主题的网络化和交流。
企业有线和无线LAN基础架构的魔术象限
阿尔卡特朗讯企业（ALE）是这个魔术象限的利基球员。其OmnisWitch开关，OmniAccess Stellar Wireless访问点和Omnivista Management产品广泛地解决了企业网络市场。ale的投资组合包括带有网络结构细分和IT和IoT提供通用网络策略的基于云的管理选项。公司优先考虑中型企业（MSE）业务市场领域，其客户主要在政府，医疗保健和运输垂直领域中。Gartner希望ALE继续在网络安全，可见性和保证的软件能力上进行有机投资，并通过对供应商技术合作伙伴关系进行无机投资，以继续填写用于投资组合产品的解决方案。
工作与组织心理学的 100 年科学演变：1919 年至 2019 年的文献计量网络分析
在本研究中，我们探索了工作和组织心理学 (WOP) 的 100 年历史。为此，我们进行了文献计量绩效和网络分析 (BPNA)，以了解该研究领域的演变结构和最重要的主题。为了执行 BNPA，从 Web of Science 和 Scopus 数据库中导出了自 1919 年以来发表的 8,966 份文件。使用 SciMAT 软件处理数据并创建 WOP 领域战略主题的演变结构、战略图和主题网络结构。我们确定了 29 个战略集群，并讨论了最重要的主题（运动主题）及其与其他集群的关系。这项研究展示了该研究领域的完整演变，确定了新兴主题和其他具有高度发展的主题。我们希望这项工作能够支持 WOP 领域的研究人员和未来研究。
流图信号中的非参数社区变化点检测
摘要 — 检测网络结构时间序列数据的变化对于各种关键应用至关重要，例如检测针对在线服务提供商的拒绝服务攻击或监控能源和供水。本文旨在应对异常激活网络中未知节点组时的这一挑战。我们设计了一种在线变点检测算法，该算法充分利用图信号处理的最新进展来利用位于不规则支撑上的数据特性。它基于内核机制构建，以在线方式执行密度比估计。该算法具有可扩展性，因为它在空间分布于节点上以监控大规模动态网络。通过模拟数据说明了该算法的检测和定位性能。索引词 — 图信号处理、流图信号、非参数变点检测、图过滤。
DNA metabarcoding在极夜间揭示了北极两亲植物的多样性，杂食饮食，果冻鱼和鱼作为主要猎物
简介：目前，北极海洋生态系统正在目睹全球最快的身体变化，导致全球和底栖群落和食品网络结构发生转变，这与引入北方物种有关。凝胶状浮游生物或果冻鱼代表了一个特定的一组，其中几种北方物种容易经历显着的极点范围的扩张，并且在持续变化的过程中，北极的种群增加。从历史上看，果冻被认为是一种营养的死胡同，但是使用现代工具的越来越多的研究强调了它们作为海洋食品网中主要猎物的作用。在这项研究中，我们旨在验证果冻和其他后生动物作为北极夜间食品网络中的食物来源的作用，而骨髓资源有限。
最小二乘匹配与机载激光扫描数据...
机载激光扫描中的许多任务都需要建立相邻条带点数据之间的对应关系，或在点云和物体模型之间建立参考。这些任务可以通过将激光扫描仪数据（通常是不规则分布的 2 1 / 2 -D 点）插入到规则网格并应用标准摄影测量匹配技术来解决。相反，本文提出了一种基于三角不规则网络结构中的原始数据点的最小二乘匹配公式，从而避免了插值引起的降级效应。该技术确定所有三个坐标方向的偏移及其协方差矩阵。可以证明，在部分遮挡的情况下，将匹配技术应用于激光扫描仪数据会导致偏移参数出现较大的系统误差。基于 TIN 结构的所提出的公式允许进行多种扩展以解决此问题。
生产网络多元化和经济...
在各个部门和经济体之间进行非营利和共同。因此，经济体之间的主要区别是生产网络结构，即网络密度，部门中间输入份额和部门消费份额。我们的主要理论结果表明，生产网络密度在塑造经济水平水平中的作用取决于部门生产功能的特定。在标准的Cobb-Douglas生产函数下，在投入之间假定替代的弹性，网络密度在塑造骨料GDP中没有作用。但是，当部门生产功能显示出生产中取代的非单身弹性，并且对中等输入的束中的多种多样，生产网络密度确实在影响GDP方面发挥了作用。我们在模型中突出了两个机制，其中较高的网络密度结果
对受访者驱动的采样的加强学习
6011 DBH受访者驱动的采样（RDS）是一种基于网络的抽样策略，用于研究隐藏人群，无需提供采样框架。在RDS研究的每个时期中，当前的研究参与者浪潮都被激励以通过其社交联系来招募下一波浪潮。RDS的成功和效率可以严重取决于激励措施的属性和基础（潜在的）网络结构。我们提出了一种基于增强学习的自适应RDS设计，以优化某种研究实用程序，例如效率，治疗传播，覆盖范围等。我们的设计基于与RDS过程的分支过程近似，但是，即使没有完全识别网络，我们提出的研究后推论程序也适用于一般网络模型。仿真实验表明，所提出的设计在静态和两步RDS程序方面具有巨大的提高。
尼罗河：企业网络的一种新的现代方法
尼罗河的网络和安全访问服务由尼罗河服务块建筑基金会，尼罗河服务云和AI应用程序的两个套件组成 - 尼罗河副本和自动驾驶仪。首先，尼罗河服务块旨在支持有线和无线LAN部署。是专门建造的，可以作为服务中心基础架构构建以支持混合和多云环境的方式提供作为服务。标准化的单个网络结构还包含零值安全性，默认情况下确保了每个连接的设备的隔离，从而保护了针对恶意活动。此外，尼罗河服务块基于高度容器化的现代，基于微服务的软件体系结构，提供了极高的可用性和规模。它在其设计上结合了物理和虚拟传感器，以启用跨越用户，设备和应用程序的连续和全面的网络，环境和上下文收集。