- 图上分布的方差和协方差;
- 空间相关功能数据的空间同质性学习及其在COVID-19增长率曲线中的应用;
- 导航复杂网络中的差异结构;
- 在美国COVID期间平衡自由、权利和责任：反限制和亲限制话语研究;
- 隔离期间生产率的悖论：基于主体的模拟;
- 使用去趋势反卷积外汇网络识别货币状态;
- 寻找零病患：医院病原体传播途径的可视化分析;
- 适用于恶劣环境的鲁棒高效的群体通信拓扑;
- 小型学院中COVID-19传播建模;
- 跨在线社会网络的个人资料匹配;
图上分布的方差和协方差
原文标题： Variance and covariance of distributions on graphs
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09155
作者： Karel Devriendt, Samuel Martin-Gutierrez, Renaud Lambiotte
摘要： 我们开发了一种理论来测量在图的节点上定义的概率分布的方差和协方差，该理论考虑了节点之间的距离。我们的方法将通常的（协）方差推广到加权图的设置，并保留了其许多直观和期望的属性。有趣的是，我们发现图论和网络科学中的许多著名概念都可以在这种情况下重新解释为特定分布的方差和协方差：我们针对Kemeny常数，Kirchhoff指数，网络模块性和Markov稳定性显示了这种对应关系。作为一个特殊的应用，我们在图中定义了关于有效电阻距离的最大方差问题，并在数值和理论上描述了该问题的解决方案。我们展示了如何将最大方差分布解释为核心外围度量，这一事实说明了以下事实：树图的叶节点，配置图中的低度节点以及随机的边界节点都支持这些分布几何图。我们的理论结果得到了一系列数学概念网络上的实验的支持，其中我们使用方差和协方差作为分析工具来研究科学论文中关于这些概念之间的（网络）关系的（共）出现。概念。
空间相关功能数据的空间同质性学习及其在COVID-19增长率曲线中的应用
原文标题： Spatial homogeneity learning for spatially correlated functional data with application to COVID-19 Growth rate curves
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09227
作者： Tianyu Pan, Weining Shen, Guanyu Hu
摘要： 通过分析美国的COVID-19增长率曲线，我们研究了空间异质性对区域COVID-19大流行时间和严重性的影响。我们提出了一种地理详细的功能数据分组方法，该方法在完全刻画大流行曲线中的空间相关性之前配备了功能条件自回归（CAR）。然后，可以通过地理加权的中餐厅过程来检测空间同质性模式，该过程允许本地空间连续的组和全局不连续的组。我们设计了一种有效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，以同时推断组数的后验分布和空间功能数据的分组配置。通过模拟研究证明了该方法优于竞争方法的数值性能，并将其应用于美国的COVID-19州级和县级数据研究。
导航复杂网络中的差异结构
原文标题： Navigating differential structures in complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09382
作者： Leonardo L. Portes, Michael Small
摘要： 系统网络表示中的结构变化（例如，不同的实验条件，时间演变）可以提供有关其组织，功能以及其对外部干扰的响应方式的见解。对基因网络如何应对疾病和治疗方法的更深入的了解，也许是对这种差分网络分析观点所取得的成果的最有力的证明，这在过去十年中导致了新的数值技术的爆炸式增长。但是，即使在极少的实验条件下， it where引起人们的注意，或者如何在微分结构中导航也可能不知所措。在本文中，我们提出了一种在网络内部和网络之间同时表征节点共享“结构角色”的理论和方法论实施，其结果是高度 em可解释的地图。使用随机块模型生成的数字基准研究了主要特征和准确性。结果表明，在以下情况下，它可以提供细微且可解释的信息：（i）社区规模和（ii）社区总数，并且（iii）甚至对100个网络中的大量进行了比较（例如，对于100个不同的实验条件）。然后，我们证明了该方法的优势在于它对一组网络中编码的信息的“讲故事”式表征，可用于查明意外的差异结构，从而导致进一步的研究并提供新的见解。我们提供了来自两种细胞类型（两种/干扰素-β）的两种治疗方法的四种基因共表达网络的说明性，探索性分析。此处提出的方法使我们能够详细阐述和检验一组与这些网络之间结构差异的细微差别有关的非常具体的假设。
在美国COVID期间平衡自由、权利和责任：反限制和亲限制话语研究
原文标题： Balancing freedoms, rights and responsibilities during COVID in US: a study of anti- and pro-restriction discourse
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09440
作者： Gillian Bolsover
摘要： 世界各国对行动自由，隐私和个人权利实行了前所未有的限制，以控制COVID-19的传播。这些措施往往来自以社区为导向的东亚文化。在民主和个人导向的国家中，权利和自由的文化相关概念对COVID限制的基础支持方式仍然未知。本数据备忘录通过分析美国社交媒体上的限制和反限制言论来解决此问题。它发现，基于对迁徙自由或经济活动自由的不可侵犯权利的观念，或将经济活动置于公共卫生之上的成本效益分析，反社会和经济限制话语更加频繁地阐明了权利和自由。亲社会和经济限制话语很少提及权利和自由，而是支持限制，例如遵循国家和医疗建议，出于对医疗专业人员的尊重和尊重。话语高度分化和分裂，并且在很大程度上通过既定的政治身份立场来表达。建议在COVID控制限制中更加关注平衡权利和自由的讨论。为了说服反对者使用限制，支持者应以社区权利和积极自由为依据。重要的是，批判性地评估在民主和个人主义国家中，是否以及如何需要使这些观点适应并引起共鸣。
隔离期间生产率的悖论：基于主体的模拟
原文标题： The paradox of productivity during quarantine: an agent-based simulation
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09461
作者： Peter Hardy, Leandro Soriano Marcolino, José F. Fontanari
摘要： 尽管封锁和社会限制措施遏制了SARS-CoV-2的蔓延，但尽管迅速转向了远程工作，但全球各地的经济体还是屈服了。这种下降可能部分由“水冷却器效应”解释，该效应认为，由于人们情绪的提高，更高水平的社交互动会导致更高的生产率。然而，有些矛盾的是，有报告说在远程工作场景中生产率提高了。在这里，我们使用基于主体的模型来定量地解决这个问题，该模型模拟了一个外向和内向的刻板印象的工作场所，这些刻板印象只是在发起社交互动的倾向上有所不同。我们发现，减少社会互动的效果取决于工作组中定型观念的比例：尽管社会限制措施始终会对以内向型人为主的群体的生产率产生负面影响，但实际上可能会提高由内向型人组成的群体的生产率主要是性格外向的人，这为隔离期间生产力的悖论提供了解释。
使用去趋势反卷积外汇网络识别货币状态
原文标题： Using detrended deconvolution foreign exchange network to identify currency status
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09482
作者： Pengfei Xi, Shiyang Lai, Xueying Wang, Weiqiang Huang
摘要： 本文提出了一种混合去趋势去卷积外汇交易网络的构建方法（DDFEN），它将去趋势互相关分析系数（DCCC）和网络去卷积方法结合在一起。 DDFEN旨在通过过滤外汇网络（FXN）中的间接影响来揭示货币的“真实”相关性。实证结果表明，DDFEN可以长期反映货币状况的变化，并且比传统的网络构建方法更稳定。
寻找零病患：医院病原体传播途径的可视化分析
原文标题： In Search of Patient Zero: Visual Analytics of Pathogen Transmission Pathways in Hospitals
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09552
作者： T. Baumgartl, M. Petzold, M. Wunderlich, M. Höhn, D. Archambault, M. Lieser, A. Dalpke, S. Scheithauer, M. Marschollek, V. M. Eichel, N. T. Mutters, HiGHmed Consortium, T. von Landesberger
摘要： 医院中的病原体暴发（即细菌和病毒暴发）会导致高死亡率，并显著增加医院成本。当感染患者的数量超过特定人群的病原水平或流行程度时，通常会引起暴发。重建传播途径回到爆发源头（零号患者或索引患者），需要分析微生物数据和患者接触。这通常是由感染控制专家手动完成的。我们提出了一种新颖的视觉分析方法，以支持对住院期间传播途径，患者接触，暴发进展和患者时间表的分析。感染控制专家将我们的解决方案应用于在一家大型德国医院中真正爆发的肺炎克雷伯菌。使用我们的系统，我们的专家能够将传播途径的分析扩展到更长的时间间隔（即数年而不是数天的数据）和更多病房。而且，该系统能够将分析时间从几天减少到几小时。在我们的最终研究中，来自德国7家医院的25位专家的反馈提供了证据，表明我们的解决方案为分析疫情带来了巨大的好处。
适用于恶劣环境的鲁棒高效的群体通信拓扑
原文标题： Robust and Efficient Swarm Communication Topologies for Hostile Environments
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09575
作者： Vipul Mann, Abhishek Sivaram, Laya Das, Venkat Venkatasubramanian
摘要： 基于群体智能的优化技术将对搜索空间的系统探索与从邻居那里获得的信息结合在一起，并且强烈依赖于主体之间的通信。这些算法通常用于解决功能格局尚不充分了解且存在多个局部最优问题的问题，这些问题可能导致其他算法过早收敛。可以在通信系统中找到这种算法的应用，这些通信系统包括用于将信息有效传播到目标群体的网络设计，药物分子在扩散之前搜索受影响站点的目标药物传递以及无人机网络的高价值目标定位。在许多此类应用程序中，主体会面临敌对环境，这可能会导致搜索过程中主体丢失。这种损失改变了主体的通信拓扑，从而改变了主体可用的信息，最终影响了算法的性能。在本文中，我们将对主体丢失对这种算法的性能的影响（作为初始网络配置的函数）进行研究。我们使用粒子群优化算法在敌对环境中优化具有多个次优区域的目标函数，并研究其在一系列具有主体丢失的网络拓扑中的性能。结果揭示了不同拓扑在效率，鲁棒性和性能之间的有趣折衷，随后这些拓扑被利用来发现最大化性能的网络的常规属性。而且，在敌对条件下，具有小世界特性的网络可以最大程度地提高性能。
小型学院中COVID-19传播建模
原文标题： Modeling COVID-19 Spread in Small Colleges
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09597
作者： Riti Bahl, Nicole Eikmeier, Alexandra Fraser, Matthew Junge, Felicia Keesing, Kukai Nakahata, Lily Z. Wang
摘要： 我们在网络上开发了一个基于主体的模型，旨在刻画通过小型住宅学院传播的COVID-19的独特功能。我们发现，安全地重新开放需要管理员的强有力政策以及学生的谨慎行为。强有力的政策包括每周进行筛选测试，快速周转和将校园人口减少一半。学生的谨慎行为意味着要戴口罩，减少社交活动并出现在COVID-19测试中。我们还发现，全面的测试和口罩是最有效的单一干预措施，根据学生的行为，关闭建筑物可能导致其他地区的感染高峰，并且更快地返回测试结果可以显著减少总感染。
跨在线社会网络的个人资料匹配
原文标题： Profile Matching Across Online Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2008.09608
作者： Anisa Halimi, Erman Ayday
摘要： 在这项工作中，我们研究了由于跨在线社会网络（OSN）进行配置文件匹配而导致的隐私风险，其中OSN用户的匿名配置文件使用有关他们的辅助信息与他们的真实身份匹配。我们考虑用户公开共享的不同属性。这样的属性包括强标识符（例如用户名）和弱标识符（例如用户在不同平台上的不同职位之间的兴趣或情感变化）。我们研究了使用这些属性的不同组合来进行配置文件匹配的效果，以便广泛展示隐私威胁。所提出的框架主要依赖于机器学习技术和优化算法。我们在三个数据集（Twitter-Foursquare，Google +-Twitter和Flickr）上评估了所提出的框架，并展示了如何通过使用公开共享的属性和/或底层的图结构以高概率匹配不同OSN中用户的个人资料。 OSN。我们还表明，与依赖于机器学习技术的最新技术相比，提出的框架可提供更高的精度值。我们认为，这项工作将是构建OSN用户了解其公共共享所带来的隐私风险的工具的重要步骤。
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