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知识史的社会网络分析【博鱼手机版下载客户端】

本文摘要:知识史的社会网络分析; 随机网络上的加速多智能体优化方法; LynyrdSkynyrdWNUT-2020任务2: 半监视学习识别2019冠状病毒疾病推文; 社会网络中小我私家资料匹配风险的有效量化; 德国的缩减模型: 空间分辨率如何影响线路拥挤; 连通性问题: 连通图的结构和准确随机抽样; 经济互助与生长组织都会地域的新加坡地铁; 无症状个体通过庞大网络在2019冠状病毒疾病流感大盛行中的作用; 数据驱动的2019冠状病毒疾病盛行病优化控制; 知识史的社会网络分析 编辑:王

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知识史的社会网络分析

编辑:王建萍

Anisa Halimi,Erman Ayday

作者:

https://pattern.swarma.org/paper?id=1dc1e3f8-f256-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

摘要:知识分子的历史由哲学家、科学家、作家、他们的作品和思想组成的庞大的影响网络和相互联系组成。这些影响是如何随着时间演变的?谁是一个时期最具影响力的学者?为了回覆这些问题我们挖掘了凌驾12500名知识分子的影响力网络这些知识分子来自关联开放数据提供商 YAGO。我们用纵向的看法富厚了这个网络并分析了区分时代内网络、时代间网络和累积时代网络的完整网络的时间片投影。因此我们识别了知识分子和时代的种种模式并研究了他们的时代生长。

我们展示了哪些学者在差别时期最具影响力以及哪些学者在知识经纪人方面发挥了突出作用。一个重要的发现是一个时代的学者对其同时代人的影响最大而且每个时期的跨时代影响力对其一连时期的影响最大。

此外我们看到的数量证据讲明在文艺再起时期没有重新发现古物而是一个连续的接受自中世纪。

随机网络上的 加速多智能体优化方法

https://pattern.swarma.org/paper?id=e69d556c-f253-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

Modeling Curtailment in Germany: How Spatial Resolution Impacts Line Congestion

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作者:

Afroza Shirin,Yen Ting Lin,Francesco Sorrentino

摘要:我们提出一种漫衍式方法来求解具有强凸价格函数和等式耦合约束的多智能体最佳化问题。该方法基于 Nesterov 的加速梯度算法适用于随机时变的通信网络。我们思量了 Nesterov 方法的尺度假设证明晰期望对偶值序列收敛于最优值其收敛速度为 o (1/k2)。

此外我们还对一个著名的基准案例举行了求解最优潮水问题的仿真研究。

LynyrdSkynyrd WNUT-2020 任务2: 半监视学习

LynyrdSkynyrd at WNUT-2020 Task 2: Semi-Supervised Learning for Identification of Informative COVID-19 English Tweets

https://pattern.swarma.org/paper?id=e153aa5c-f253-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者:

Abhilasha Sancheti,Kushal Chawla,Gaurav Verma

摘要:我们形貌了我们的系统为 WNUT-2020共享任务的识别信息2019冠状病毒疾病/推特英语推特。

我们的系统是种种机械学习方法的荟萃既使用传统的基于特征的分类器也使用最新的预训练语言模型的希望这些模型有助于从 tweets 中捕捉句法、语义和上下文特征。我们还进一步接纳伪标签以纳入关于大盛行病公布的未贴标签的 Twitter 数据。

我们的最佳性能模型在所提供的验证集上到达了0.9179的 f1分数在盲测试集上到达了0.8805分数

社会网络中 小我私家资料匹配风险的有效量化

Data-driven Optimized Control of the COVID-19 Epidemics

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The Role of Asymptomatic Individuals in the CO。


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