- 通过微任务实现微服务;
- 用于动态网络上部分观察疫情的基于似然的推断;
- 推断扩散的社会网络的实验;
- 社会团体对双向人流的动态的影响：数值模拟研究;
- 当地联盟和竞争塑造基地组织、ISIS和叛乱分子的近重复恐怖活动;
- 被动网络演化促进了复杂网络集体福利;
- 有异质度和层间耦合的多路网络模型的局部相变;
- 麦克斯韦妖：通过网络离散Ricci流控制熵;
通过微任务实现微服务
原文标题： Implementing Microservices through Microtasks
地址： http://arxiv.org/abs/1903.01977
作者： Emad Aghayi, Thomas D. LaToza, Paurav Surendra, Seyedmeysam Abolghasemi
摘要： Microtask编程是众包进行编程的一种形式，其实施工作被分解成短，自足microtasks。每个microtask提供了一个具体的目标（例如，写一个单元测试），以及所有必要的所需内容和环境支持，以实现这一目标。关键是微任务工作流的选择，这勾勒出microtasks开发商就可以完成，以及如何从每个捐款汇总生成最终的软件产品。现有的方法要么依赖于单一的开发者手动生成所有microtasks，限制其潜在的可扩展性，或强加协调的要求限制了它们的有效性。通过行为驱动开发启发，我们描述用于分解成编程，其中每个microtask涉及识别，检测，实施，和调试一个单一的功能中的单个行为microtasks一种新颖的工作流程。我们将这种方法用于微服务的实施，表明通过microtasks实施的microService第一种方法。为了评估我们的方法，我们进行了各种一小群人合作，以实现一个简单的微服务和测试套件，用户研究。我们发现，人群能够使用行为驱动microtask工作流程，顺利完成350个microtasks和实施13个功能，快速船上和提交第一份microtask在不到24分钟，不到5分钟贡献新的行为，共同实施一个正常运作的microService只有四个缺陷。我们讨论了这些发现以及它们对合并microtask工作纳入开源项目的影响。
用于动态网络上部分观察疫情的基于似然的推断
原文标题： Likelihood-based Inference for Partially Observed Epidemics on Dynamic Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1910.04221
作者： Fan Bu, Allison E. Aiello, Jason Xu, Alexander Volfovsky
摘要： 我们提出了一个生成模型和动态自适应接触网络的流行过程的推断方案。网络演进被配制为链路马尔可夫过程，然后将其连接到个人层面的随机模型SIR，为了描述上的网络和网络链路变化的流行动态之间的相互作用。甲马尔可夫链蒙特卡洛框架从局部流行病的观测基于似然的推断发达，具有特别设计来处理下的动态网络设置缺少单独的恢复时间的新的数据增强算法。通过一系列的模拟实验，我们证明了该模型的数据增强推理方案的有效性和灵活性以及有效性和效率。该模型也适用于最近的一次真实世界的数据集上的流感类疾病传输高分辨率的社会接触跟踪记录。
推断扩散的社会网络的实验
原文标题： Experiments in Inferring Social Networks of Diffusion
地址： http://arxiv.org/abs/1910.04277
作者： Daniel Campos, Zoe Konrad
摘要： 信息的扩散是一个基本的过程，发生在网络上。虽然很少现实观察的信息扩散过程的各个传输，通常可以观察到，当个人第一次发布的信息。我们特别在此前公布的算法NETINF是概率标识最能解释所观察到的感染时间的最佳网络看。我们探讨如何算法可以在一定范围内在不同的社会和信息网络拓扑到Twitter到Reddit讨论社区演出，从新闻博客和网站。
社会团体对双向人流的动态的影响：数值模拟研究
原文标题： The effect of social groups on the dynamics of bi-directional pedestrian flow: a numerical study
地址： http://arxiv.org/abs/1910.04337
作者： Francesco Zanlungo, Luca Crociani, Zeynep Yücel, Takayuki Kanda
摘要： 我们调查组对双向流动的作用，通过使用新的计算方法。我们的重点是自组织现象，并且更具体地在所需的行人车道，它们的稳定性以及它们对速度 - 密度关系效应的发生的时间。此外，我们有兴趣了解在人群中身体接触的量。为此，我们使用了一种新的模型考虑了人体的不对称形状和防撞中描述其旋转，并结合到群体行为的数学模型。我们通过改变行人的全球密度 RHO和描述在分组模拟行人的百分比比 r_g 配置多个场景。我们的研究结果表明，群体的存在对速度和车道组织显著的影响，并在碰撞戏剧性的一个。我们深知我们的方法的局限性，尤其是有关（i）以避免碰撞，缺乏身体转动的校准的实际数据和（ii）低浓度组模型，以更高的密度设置的直接应用。然而，我们想强调的是这不是我们的意图声明，我们的结果重现组对双向流动的实际效果。特别是，它似乎非常不切实际的，与群体的人群发生冲突往往非常。然而，我们相信，我们的结果表明，考虑行人模型现实群体行为的重要的理论意义和实践意义，并建议切合实际的结果可能难以通过简单地加在一起的模块化模式来实现的。
当地联盟和竞争塑造基地组织、ISIS和叛乱分子的近重复恐怖活动
原文标题： Local alliances and rivalries shape near-repeat terror activity of al-Qaeda, ISIS and insurgents
地址： http://arxiv.org/abs/1910.04349
作者： Yao-Li Chuang, Noam Ben-Asher, Maria R. D'Orsogna
摘要： 我们研究的基地组织，ISIS，和当地的武装分子恐怖袭击用K -means集群应用到全球恐怖主义数据库中确定的时空相关，在六个地理区域。所有调查的组织表现出近重复活动由此现有攻击增加内20公里和平均4（基地组织）的随后一个的由同一组的可能性为10（ISIS）周。近反应活性，从而通过给定的组织的攻击引起从一个不同的一个进一步的攻击，被发现取决于两者之间的对抗，中性或协作关系。当发生冲突时，当地的武装分子快速响应全球恐怖组织袭击而全球的恐怖组织耽误他们对当地武装分子的反应，从而导致非对称动态。当中性或结盟，由一组攻击提高另一方的反应可能性，而不管层级。这些趋势反映在数据是可用的所有集群持续出现。政府干预和溢出效应进行了讨论;我们发现没有叫出高价的证据。了解恐怖主义的区域动态可能在政策制定和干预设计大大有益。
被动网络演化促进了复杂网络集体福利
原文标题： Passive network evolution promotes group welfare in complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/1910.04446
作者： Ye Ye, Xiao Rong Hang, Jin Ming Koh, Jarosław Adam Miszczak, Kang Hao Cheong, Neng-gang Xie
摘要： 该Parrondo悖论是违反直觉的现象，其中个别失去的战略，规范地称为博弈A和博弈B，组合产生获奖结果。在本文中，博弈动态和网络结构的协同演化，采用学习适应能力和生存能力的多主体动态。该模型包括动作A，表示网络上的再布线处理和两分支博弈B，表示主体之间再分配相互作用。仿真结果表明，随机混合的动作A和博弈B可以产生增强的，甚至是获胜的结果，尽管gameB是单独损失。换言之，一个Parrondo型悖论可以实现的，但不同于规范变体，搅动的源是由无源网络演进代替有源第二博弈提供。底层自相矛盾机理进行了分析，揭示了再布线过程从驱动初始规则晶格向无标度特性的拓扑变化，并且使剥削行为授予增强型访问到博弈B的有利分支
有异质度和层间耦合的多路网络模型的局部相变
原文标题： Local phase transitions in a model of multiplex networks with heterogeneous degrees and inter-layer coupling
地址： http://arxiv.org/abs/1910.04466
作者： Nedim Bayrakdar, Valerio Gemmetto, Diego Garlaschelli
摘要： 多层网络代表多种类型相同的一组节点之间的连接。显然，一个系统的多层描述仅增加如果复用并不仅仅由独立层，即，如果层间的重叠是平凡的值。在现实世界中复用，因此预计所观察到的重叠部分可以从节点的异质性，部分来自真正的相互依赖所产生的伪相关结果。然而，理清这两种效果没有严格的方式已经研制成功。在本文中，我们介绍多路可控节点度和可控的重叠的无偏最大熵模型。该模型可以被映射到一个广义伊辛模型，其中节点异质性和层间耦合的组合导致局部相位转变的可能性。特别是，我们发现，在不同的节点对，这反过来又导致局部相变，可能最终增加重叠不同的临界点的网络结果增加的异质性。该模型使我们能够量化如何重叠可以增加网络（伪相关）的异质性或层间耦合的强度（真正的相关）被增加任一，从而解开所述两个效果。作为应用，我们表明，在国际贸易多重经验交叠不是仅仅在不同的层节点度之间的相关性的虚假的结果，但需要在其建模非零的层间耦合。
麦克斯韦妖：通过网络离散Ricci流控制熵
原文标题： Maxwells Demon: Controlling Entropy via Discrete Ricci Flow Over Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1910.04560
作者： Romeil Sandhu, Ji Liu
摘要： 在这项工作中，我们提出利用离散图Ricci流通过反馈控制来改变网络熵。鉴于这种反馈输入可以逆转熵的变化，我们适应麦克斯韦妖的名字来激励我们的方法。特别是，最近已经表明，从几何Ricci曲率在本质上是连接到玻尔兹曼熵以及网络的功能性的鲁棒性或在随机波动的存在，以保持功能的能力。由此看来，离散Ricci流提供了一个自然途径重连底层几何形状，以改善整个和弹性的特定网络。由于现实世界的设定，其中一个可能有兴趣在实行当中的具体试剂非线性约束了解网络动态演化，控制离散Ricci流可能是必要的（例如，我们可以设法了解两者之间的熵动态和曲率流网络，而不是仅仅曲率收缩）。进而，这可以被配制为一个我们采用反馈控制朝向基于离散里奇流和表明某些离散化，即奥利维耶-Ricci曲率下，可以显示通过李亚普诺夫分析稳定性的自然控制问题。我们的结论与上，这将是今后工作的一个主题潜在应用言论的初步结果。
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