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集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
ADAPCC：在分布式机器学习自适应中进行集体沟通
摘要 - 作为深度学习（DL）模型的大小不断增长，使用大量设备（例如GPU）和服务器的分布式模型学习迫切需要。设备/服务器之间的集体通信（用于梯度同步，中间数据交换等）介绍了特殊的间接开销，从而在分布式学习中呈现了主要的性能瓶颈。已经开发了许多通信库，例如NCCL，GLOO和MPI，以优化对沟通的沟通。预定义的通信策略（例如，环或树）在很大程度上被采用，这可能不足以有效或适应性用于机间通信，尤其是在基于云的场景中，实例配置和网络性能可能会有很大差异。我们提出了ADAPCC，这是一个新颖的通信库，该库动态适应了资源的性质和网络变异性，以优化通信和培训性能。ADAPCC基于运行时分析生成通信策略，减少资源浪费在等待计算过程中，并在DL工人之间执行有效的数据传输。与NCCL和其他代表性通信后端相比，在各种设置下的实验结果表明了2倍的通信加速和31％的训练吞吐量改善。索引条款 - 分配培训，集体沟通
集体主义社会中的韩国音乐产业商业模式和体系
摘要：在传统上由西方强国主导的全球音乐领域，韩国音乐产业在过去二十年中已成为一股强大的力量，取得了令人瞩目的里程碑。这一成功的核心在于练习生制度，这是韩国集体主义文化的体现，为该行业的快速工业化奠定了坚实的基础。本文采用文献分析法，探讨韩国音乐产业模式对推动韩国音乐走向全球舞台的重大影响。它还深入探讨了该行业未来的潜在发展，探讨了保持其独特身份与适应不断变化的全球音乐格局之间的平衡。研究发现，该行业对技术进步的战略性利用促进了高效生产线的建立，巩固了其作为高产出和高回报强国的地位。韩国音乐产业的先进性和集体性使其具备了有效应对各种挑战所必需的韧性和适应性。然而，该行业依赖于同质化和流水线式的造星和音乐制作方式引发了人们的担忧，因为这可能会抑制艺术创造力并导致韩国音乐缺乏多样性。
新的集体量化目标第十次技术专家对话和特设工作方案第二次会议国际和平研究所欢迎
新的集体量化目标 第十次技术专家对话和特设工作计划第二次会议 国际和平研究所欢迎有机会响应号召，让缔约方和观察员组织向下一次气候融资新集体量化目标 (NCQG) 会议提交意见。 根据《巴黎协定》第 9.1 条，发达国家应提供资金，帮助发展中国家开展减缓和适应工作。 为了满足发展中国家的气候融资需求，下一届 NCQG 必须实现两个目标：一个雄心勃勃的目标和实现这一目标的方法。 为此，在上一次技术专家对话中，发展中国家建议 NCQG 应包括一系列定性措施，以帮助提高、加强或利用雄心勃勃的量化数字。 这些包括与气候融资获取、协调和交付相关的规定，以及“不利因素”，例如高资本成本、缺乏财政空间和与贸易限制有关的“单边措施”。这些经济和官僚障碍阻碍了国内外对发展中国家气候项目和政策的投资。由于全球经济长期存在结构性不平等，这些障碍也大多是发展中国家独有的。反过来，通过 NCQG 解决这些障碍将有助于为实现 COP29 上雄心勃勃的气候融资目标开辟一条可行的道路，并鼓励在 COP30 上为所有国家制定更雄心勃勃的国家自主贡献。本提案扩展了发展中国家的建议，包括一份更广泛、更具体的气候融资障碍清单，供下一届 TED 会议审议。
微生物 - 纤维素水凝胶作为土壤聚集体颗粒碳降解的模型系统
土壤中的颗粒碳（C）降解是管理温室气通量和C存储的全球C周期中的关键过程。毫米规模的土壤聚集体通过诱导例如氧，以及限制孔结构中的微生物迁移率。迄今为止，土壤聚集体的实验模型具有孔隙率和化学梯度，但没有颗粒。在这里，我们证明了概念验证的水凝胶基质中的微生物细胞和颗粒c底物作为土壤聚集体的新型实验模型。ruminiclostridium纤维素溶解与纤维素共同封装在毫米级的聚乙烯二甲基二甲基丙烯酸酯（PEGDMA）水凝胶珠中。在水凝胶封装的条件下延迟微生物活性，纤维素降解和孵育13天后的发酵活性。出乎意料的是，水凝胶封装从纤维溶解的产物形成从乙醇 - 乳酸乙酸酯混合物转变为乙酸酯为主的产物曲线。荧光显微镜能够同时可视化基质中的PEGDMA基质，纤维素颗粒和单个细胞，在孵育过程中表现出对纤维素颗粒的生长。一起，这些微生物 - 纤维素 - 果糖水凝胶呈现出一种新型的可重现的实验土壤替代物，以将单个细胞连接到土壤聚集体和生态系统的尺度上的结果。
从集体振动强耦合
摘要：我们证明，热平衡中分子的集体振动强耦合可以在热力学极限下引起明显的局部电子极化。我们首先表明稀释型分子在稀 - 加仑限制中强烈耦合分子的整体的全部非遗传性Pauli- Fierz问题降低了出生的 - Oppenheimer近似 - 对电子结构的空腔 - Hartree方程。因此，每个分子都与所有其他分子的偶极子偶联体验，这在热力学极限（大集合）中等于不可忽略的值。因此，集体振动强耦合可以强烈改变单个分子在整体内的局部“热点”。此外，发现的腔诱导的极化模式具有零净极化，类似于自旋玻璃（或更好的极化玻璃）的连续形式。我们的发现表明，对极化化学的彻底理解需要对穿着的电子结构进行自洽处理，这可能会引起众多，迄今为止被忽视的物理机制。
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健可以解决互联医疗保健组织内部攻击的传播问题，并确保基于安全性和弹性的医疗保健生态系统的完整性。在医疗保健领域，群体智能正被用于改善诊断和治疗，从而改善患者的治疗效果和提高医疗保健系统的效率。SI 算法可以集成到医疗保健环境中，用于诊断和治疗癌症、心脏病、肿瘤和心脏病等疾病，它已应用于疾病诊断和治疗领域。它已被用于早期预测癌症并解决复杂问题。此外，它可以快速了解癌细胞如何对抗癌药物产生耐药性，这有助于改善药物开发并调整药物使用。通常，SI 算法用于 PSO、ICA、FA 和 IWO 中，用于诊断癌症以解决问题的优化。这反过来会提高 SI 在数据分析中的整体有效性。然而，将群体智能应用于癌症相关问题存在一些挑战。其中一些挑战包括癌症的复杂性、癌症分析、验证和临床转化、抵抗力和适应性等。必须通过改进算法和模型来克服这些挑战，使它们更高效、可扩展，更适合处理大规模和高维癌症数据集。或者，SI 在癌症检测中的主要应用是图像分析和模式识别，这有助于识别与癌组织相关的模式和特征，有助于早期检测和准确诊断。在癌症研究的 SI 领域，预计未来将取得多项进展。在癌症研究与多组学数据的整合、用于靶向药物输送的群体机器人等领域，SI 的一些潜在未来进展正在开发中。在这期题为“用于早期癌症检测的医疗数据分析中的群体智能”的特刊中，旨在探索使用群体智能技术的各个方面，包括适应性、维度、检测和预防、决策、未来发展和医疗数据的其他领域。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
全球审查集体进步的程序在实施Kunming-Montreal全球生物多样性框架
（a）包括国家目标在内的国家生物多样性战略和行动计划中信息的全球信息分析。全球对国家生物多样性战略中信息的分析和行动计划，以评估国家对实施该框架的贡献，当事方会议在其第十六次会议上以及随后的每一次会议上考虑（决定15/6，第15/6号，第15/6号）。1（c）和15）将是全球审查的关键要素。文件CBD/SBI/4/2提供了有关国家生物多样性战略和行动计划的初步报告。将为包括国家目标在内的国家生物多样性战略和行动计划中的信息进行全球分析，为子公司和当事方会议的未来会议做好准备；
数字经济的集体工作议程
我们中的许多人在生活中的某个时刻遇到了一个平台工作者，无论是使用Mobile应用程序订购乘车还是与食品送货员跨越附近餐厅给客户的食物加速食品。在大流行期间，平台工人（如送货员）变得非常可见，隔离的人会根据送货司机带来基本必需品（De Freytas-Tamura＆Singer，2020年）。从那以后，平台形式的工人数量继续涌现。根据2021年Pew慈善信托的调查，有16％的美国人表示他们已经通过在线平台赚钱（Anderson，McClain，Faverio＆Gelles＆Gelles-Watnick，2021年）。在欧洲，估计有2800万工人在2022年通过一个数字平台找到了就业，欧盟理事会预计到2025年，这个数字将飙升至4800万（欧盟关于平台工作的规则）。
发展动力：探索集体主义社会中相对于发展水平的人权遵守
0.322 *** 0.228 *** 1.934 ** 2.087*（0.000）（0.000）（0.017）（0.017）（0.057）（0.057） 0.0703“ ***”表示在99％的水平下显着； “ **”表示95％的意义，“*”表示90％级的显着性