爱游戏app官网,爱游戏官网,爱游戏app_群体免疫异质性及其超扩散效应

本文摘要:

通过深度学习和网络科学模型评估城市封锁对控制新冠肺炎传播的影响

干预政策下的流行病传播模型及其在新冠肺炎传播中的应用

https://arxiv.org/abs/2009.02297

群体免疫的异质性及其超扩散效应;协同自主多机器人系统世界观调试可视化分析方法:蜂鸟如何哼:振荡空气动力学解释嗡嗡声的音色;随机图聚类随机化;任意时间尺度信息级联的可扩展性预测:加入伪节点的攻击图卷积网络;通过深度学习和网络科学模型进行评估,将阻断对控制2019年冠状病毒疾病传播的影响;空间网络中渗透骨架的相互依赖传递——政策研究:干预政策传染病传播模型及其在2019年冠状病毒疾病传播中的应用:迷惑DCOP解算器3360提高了局部搜索算法的性能;群体免疫异质性及其超级流传效应

本文是最近arXiv论文的摘要汇编(由蔡赟翻译)。

通过深度学习和网络科学模型评估城市封锁对控制新冠肺炎传播的影响

干预政策下的流行病传播模型及其在新冠肺炎传播中的应用

https://arxiv.org/abs/2009.02297

群体免疫的异质性及其超扩散效应;协同自主多机器人系统世界观调试可视化分析方法:蜂鸟如何哼:振荡空气动力学解释嗡嗡声的音色;随机图聚类随机化;任意时间尺度信息级联的可扩展性预测:加入伪节点的攻击图卷积网络;通过深度学习和网络科学模型进行评估,将阻断对控制2019年冠状病毒疾病传播的影响;空间网络中渗透骨架的相互依赖传递——政策研究:干预政策传染病传播模型及其在2019年冠状病毒疾病传播中的应用:迷惑DCOP解算器3360提高了局部搜索算法的性能;群体免疫异质性及其超级流传效应

本文是最近arXiv论文的摘要汇编(由蔡赟翻译)。更多最新论文请扫二维码。

http://arxiv.org/abs/2009.01894

作者:

丹尼尔海莫维奇、马頔卡拉姆舒克、托马斯李伯、叶夫根尼里亚本科、米兰沃伊诺维奇

摘要:考虑了传染性和易感性的异质性以及这两个参数之间的相关性,我们对群体免疫所需的感染者比例进行了建模和计算。

我们证明这些因素导致带着希望的繁殖数量的消除,所以它对为了实现群体免疫而预期必须感染这种疾病的人口的所需百分比有很大的影响。我们将在2019年讨论它对冠状病毒疾病和其他流行疾病的影响。

协同自主多机械人系统世界观 调试的可视化分析方法

http://arxiv.org/abs/2009.02092

http://arxiv.org/abs/2009.02117

作者:

裴素云、费德里科罗西、约书亚范德胡克、斯科特大卫多夫、关颖珊-刘妈

摘要:自主多机器人系统是一组机器人共享信息以执行超出机器人能力的任务的系统。该系统在许多应用领域具有巨大的潜力,如行星探测任务。

在多机器人系统中,每个机器人通过使用共享世界协调模型独立地调整哪个机器人应该执行给定的任务以及何时使用其世界视图。操作员面临的一个关键问题是机器人的世界观可能不同步(通常是由于通信链路薄弱),导致机器人的调整决策和冲突的紧急行为(如未执行的任务或多个机器人执行的任务)不同步。操作员面临着一项耗时且困难的任务:了解机器人的条件反射分辨率,检测失步,通过比较每个机器人的世界观确定原因。

为了应对这些挑战,我们引入了马赛克查看器,这是一个视觉分析系统,可以帮助操作员(1)了解机器人的日程安排,(2)检测和管理机器人世界观不同步的基本原因分析。经过与喷气推进实验室机器人专家一年的相互帮助,我们进行了一项形成性研究,以确定所需的系统设计要求,并与12名机器人专家进行了定性评估。

我们发现马赛克查看器比用户当前的方法更快、更容易使用。它允许用户缝合低级细节以形成对机器人日程的高级理解,并检测和找出不同步世界观的原因。

蜂鸟如何哼唱: 振荡的空气动力解释蜂鸣声的音色

通过添加伪节点攻击图卷积网络

https://arxiv.org/abs/2009.01933

作者:

本海托华、帕特里克韦宁斯、里克肖尔特、里弗斯英格索尔、戴安娜丁钦、杰德阮、丹尼尔肖尔、大卫香菇克

摘要:

>蜂鸟奇特的嗡嗡声的泉源还不是很清楚可是在近场和远场有线索讲明它的泉源。为相识开这个秘密我们记载了6只自由盘旋的安纳蜂鸟在2176年的麦克风阵列上发生的近场声波。我们还使用一个新的空气动力平台直接丈量了蜂鸟在体内发生的三维空气动力。为了确定气动力发生噪声的水平我们建设了一个简朴的第一性原理模型来预测三维振荡力辐射的声场。

预测的声场和实测的声场的对应关系讲明嗡嗡声的主要声源是振动翅膀往返运动时的升力和阻力。该模型还显示了扑翼的空气动力漫衍是如何决议音色和声压级的: 漫衍支持体重更高的谐波辐射更大的声功率。

进一步将这个模型扩展到鸟类和航行的昆虫中我们展示了辐射的声功率如何随着身体质量的变化而变化——通过异速偏差使得更大的鸟类更平静同时拉长苍蝇的声音。这个模型能够预测拍动翅膀的声学特征这讲明它可以应用于种种差别的用途好比区分鸟类展示行为中的翅膀和羽毛的声音解释昆虫如何用它们的翅膀发生求偶歌声使机械人拍动翅膀更平静。

随机图聚类随机化

https://arxiv.org/abs/2009.02240

泉源:集智斑图

作者:

Hybrid DCOP Solvers: Boosting Performance of Local Search Algorithms

摘要:全局平均处置惩罚效应(GATE)是网络滋扰条件下因果推理研究中的一个主要兴趣量。在正确指定干预干与的曝光模型下GATE 的 Horvitz-Thompson (HT)和 h‘ ajek 预计划分是无偏的和一致的可是在许多设计和感兴趣的情况下都市泛起极大的差异。在滋扰图牢固聚类的情况下图聚类随机化(GCR)设计与节点级随机分配相比方差大大减小但方差仍然过大。

在这项事情中我们提出了一个随机版本的 GCR 设计形貌性地称为随机图聚类随机化(RGCR) 它使用一个随机聚类而不是一个单一的牢固聚类。通过思量许多差别的集群分配的荟萃这种设计制止了 GCR 的一个关键问题即在给定的集群中给定的节点有时是“幸运的”或“不幸的”。

我们提出了两种适用于 RGCR 的随机图剖析算法: 随机3net 和1hop-max这两种算法革新了以往对多路图割问题的研究结果。当对自身的随机性举行积分时这些算法提供了可以有效预计的网络袒露概率。

在干预干与图的怀抱结构的假设下我们给出了 GATE 的 HT 预计量方差的上界。在怀抱结构参数的 GCR 设计下 HT 预计的最佳方差上界是指数的情况下我们给出了 RGCR 下的可例如差上界它在相同参数下是多项式的。我们提供了广泛的模拟比力 RGCR 和 GCR 的设计视察到在种种设置下对于 HT 和 h‘ ajek 的 GATE 预计器均方差的大幅度降低

任意时间尺度下 信息级联的可伸缩性预测

编辑:王建萍

编辑:王建萍

作者:

Yaron Oz,Ittai Rubinstein,Muli Safra

摘要:我们思量这样一个问题: 在给定内容的初始盛行度增长信息和其他内容特性的情况下预测社交网络内容在任意时间段内的盛行度。

这些预测对种种应用都很有用包罗在线社交网络中潜在有害病毒内容的早期检测。预测任务是难题的因为视图事件是庞大的交互作用的效果之间的重新共享饲料排名算法以及有机特点的内容盛行性和网络结构。

基于强度呈指数衰减的 Hawkes 点历程提出了一种在任意时间尺度上预测信息级联巨细的模型。该模型依赖于在参考时间水平上使用信息级联巨细的点预测器和有效增长指数的点预测器捕捉信息级联扩散的时间尺度。这就发生了一种高度可伸缩的方法用于预测内容项在任意未来时间规模内的累积视图数量。

我们在两个月的时间里分析了 Facebook 上大量的公共页面内容。我们发现内容检察率出现出庞大的时间模式而且在连续数天的时间规模内遵循一个指数衰减周期。对我们提出的预测方法的准确性分析讲明单一模型可以在很宽的层位规模内获得高性能。

加入伪节点的攻击图卷积网络

以貌取人: 面部知觉对社交网络中心性的影响 | 网络科学论文速递18篇

Heterogeneity and Superspreading Effect on Herd Immunity

作者:

焦点速递

摘要:本文研究了图卷积网络的鲁棒性问题。

先前的事情已经讲明GCNs 很容易受到对现有节点的毗邻矩阵或特征矩阵的倒霉滋扰; 然而这种攻击在实际应用中通常是不现实的。例如在社交网络应用法式中攻击者需要入侵客户端或服务器来更改现有的链接或特性。本文提出了一种新型的“假节点攻击” 通过添加恶意的假节点来攻击 GCNs。

这比以前的攻击越发现实; 在社交网络应用法式中攻击者只需注册一组假帐户并链接到现有的帐户。为了举行伪节点攻击提出了一种贪婪算法来生成恶意节点的边及其相应的特征以最小化目的节点的分类精度。

此外本文还引入了一种判别器对实际节点中的恶意节点举行分类并提出了一种贪婪 gan 攻击方法同时更新判别器和攻击者使恶意节点与实际节点无法区分。我们的非目的攻击将 GCN 的准确率降低到了0.03我们的目的攻击在一组100个节点上到达了78% 的乐成率在攻击单个目的节点时到达了90% 的乐成率。

通过深度学习和网络科学模型 评估都会封锁对控制 2019冠状病毒疾病流传的影响

集智斑图最新论文栏目关注庞大系统、网络科学、盘算社会科学、统计物理等领域的前沿希望天天即时更新相关顶刊论文和最新arXiv预印本论文。

Xiaoqi Zhang,Zheng Ji,Yanqiao Zheng,Xinyue Ye,Dong Li

作者:

How Hummingbirds Hum: Oscillating Aerodynamic Forces Explain Timbre of the Humming Sound

空间网络中 逾渗骨架的相互依存传输

泉源:集智斑图

http://arxiv.org/abs/2009.01923

作者:

Bnaya Gross,Ivan Bonamassa,Shlomo Havlin

摘要:网络中节点的功效通常用属于巨型组件的结构特征来形貌。

然而在处置惩罚像传输这样的问题时一个更合适的功效尺度是将一个节点归属于网络的主干在这里发生信息流和其他物理量(如电流)的流动。在这里我们研究了一个相互依赖的电阻网络模型中的渗流并显示了空间性对其耦互助用的影响。

我们这样做是基于一个现实的空间网络模型以一个泊松分佈的链接长度为特色。我们发现相互依存的电阻网络比基于逾渗的电阻网络越发懦弱在毗连长度处仍然一连泛起相互庞大的元件具有一级相变特征。我们通过追溯相互依存运输日益懦弱的泉源追溯到蒲公英目的发挥的关键作用来解释这一显着的矛盾。

此外我们通过思量一个异质的 k-core 渗流历程来解释这些差异该历程使我们能够界说一个单参数系列的功效性尺度其约束变得越来越严格。我们的效果突出了节点功效性的差别界说对耦合历程的团体属性的重要性并提供了对许多现实世界网络中相互依存传输问题的更好明白。

政策研究: 干预政策下的感染病流传模型及其 在2019冠状病毒疾病流传中的应用

Nitin Kamra,Yizhou Zhang,Sirisha Rambhatla,Chuizheng Meng,Yan Liu

Scalable Prediction of Information Cascades over Arbitrary Time Horizons

作者:

Johan Ugander,Hao Yin

要:盛行病在人群中的流传传统上是通过区域化模型建模的这种模型代表了在没有任何关预政策的情况下疾病的自由进化。此外这些模型假设完全可以视察而且不思量少报的情况。我们提出了一个数学模型即 PolSIRD它通过引入视察机制来解释漏报的问题。

它还通过使用干预政策数据和陈诉的疾病病例来获取干预政策对疾病流传参数的影响。此外我们允许我们的循环模型学习的初始隐藏状态的所有车厢端到端连同其他参数通过梯度为基础的训练。

我们将我们的模型应用于最近全球发作的2019冠状病毒疾病疫情的流传在大多数指标上我们的模型都优于疾病预防控制中心现在使用的方法。我们还通过模型中的反事实模拟提供关于取消干预政策的可操作指导。

混淆 DCOP 求解器: 提高局部搜索算法的性能

http://arxiv.org/abs/1810.10751

A Visual Analytics Approach to Debugging Cooperative, Autonomous Multi-Robot Systems’ Worldviews

作者:

https://arxiv.org/abs/2009.01921

摘要:我们提出了一种新的方法来加速对称和非对称漫衍式约束最佳化问题求解器。其焦点思想是基于使用贪婪的快速非迭代 DCOP 求解器初始化 DCOP 求解器。

这与现有方法相反在现有方法中始终使用随机值分配来实现初始化。实验效果讲明改变现有 DCOP 求解器的起始条件不仅可以使算法的收敛时间淘汰50% 而且可以淘汰通信开销提高求解质量。我们证明这种效果是由于结构革新的变量分配这是由于扩散模式的 DCOP 算法激活。

)/科目(混淆式数码签署同意书)。

Xiaoyun Wang,Minhao Cheng,Joe Eaton,Cho-Jui Hsieh,Felix Wu

Cornelis Jan van Leeuwen,Przemyzław Pawełczak

Xiaoyun Wang,Minhao Cheng,Joe Eaton,Cho-Jui Hsieh,Felix Wu

Cornelis Jan van Leeuwen,Przemyzław Pawełczak

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