Dynamic networks reveal key players in aging 系统生物学中的网络分析 网络的拓扑结构:topological properties, 网络的度:whole network connectivity (degree),节点度是指和该节点相关联的边的条数,又称关联度. 特别地,对于有向图, 节点的入度 是指进入该节点的边的条数: 节点的出度是指从该节点出发的边的条数. intramodular connectivity:Intramodular conne…

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁…

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT…

作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣…

The main role of a JMS broker such as ActiveMQ is to provide a communication infrastructure for client applications. For that reason, ActiveMQ provides connectors, a connectivity mechanism that provides client-to-broker communications (using transpor…

转:https://zr9558.wordpress.com/2013/12/05/科普文:从人人网看网络科学(network-science)的x个经典问/ 长文,写了N个小时写完的.你肯定能看懂,所以希望你能看完,没看完就分享/点赞没有意义.有图有超链接,不建议用手机看.相关内容我想应该可以弄成一个小项目加到某门课中. 网络科学是这两年非常热门的研究方向,具体的研究方向.问题也很多.本文用人人网举几个简单例子,粗浅的说明一下网络科学中的一些经典问题. 社交网络(社会网络)是典型的的复杂网络,…

作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣…

1.ART Testbed 该平台是基于多代理的信任仿真平台,官网的介绍如下: The Agent Reputation and Trust (ART) Testbed initiative has been launched with the goal of establishing a testbed for agent reputation- and trust-related technologies. The ART Testbed is designed to serve in tw…

简单地说,使用 ActiveMQ 的方式是固定且直接的:启动 ActiveMQ 服务器,发送消息,接收消息.但你并未理解 ActiveMQ 背后运作的详情.在一些要求更高的场景里,需要理解并有能力自定义配置.虽然 ActiveMQ 提供了大量的配置项,但是先理解核心配置项才是最重要的. 第二部分就开始深入介绍 ActiveMQ 中重要的配置项,包括:连接代理,消息持久化以及安全性.这三项是学习理解 ActiveMQ 的首要必须的. 连接 ActiveMQ 本章主要知识点: ActiveMQ 连接…

>> from zhuhaiqing.info ASM磁盘空间最低要求 求12C R2相比前一版本,OCR的磁盘占用需求有了明显增长.为了方便操作,设置如下:External: 1个卷x40GNormal: 3个卷x30GHight: 5个卷x25GFlex: 3个卷x30G OCR+VOLTING+MGMT存储通常放到一个磁盘组,且选择Normal的冗余方式,也即最少3块asm磁盘80G空间. 操作系统安装 操作系统安装时把“Server with GUI“和”Compatibility L…

This application discloses methods for creating self-organizing networks implemented on heterogeneous mesh networks. The self-organizing networks can include a computing cloud component coupled to the heterogeneous mesh network. In the methods and co…

原文: Wu X, Zhu X, Wu G Q, et al. Data mining with big data[J]. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2013, 26(1): 97-107. 大数据中的数据挖掘 Xindong Wu, Fellow, IEEE, Xingquan Zhu, Senior Member, IEEE, Gong-Qing Wu, and Wei Ding, Senior Member,…

http://hansheng.xiong99.com.cn/ Paper:Dynamic Networks in Large Financial and Economic Systems…

9 Real-Time Streaming Graph Embedding Through Local Actions 11 link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10109798&hl=zh-TW&sa=X&ei=SyiOYtaXG-CO6rQPzPWC4Ac&scisig=AAGBfm3aT0E5adlGC7Ygeu2vb7WxgQF2lA…

Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking  ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com/skyoung/MemTrack (Tensorflow Implementation) [Note]This paper is developed based on Siamese Network and DNC(Na…

Dynamic Filter Networks 2019-06-10 11:29:19 Paper:http://papers.nips.cc/paper/6578-dynamic-filter-networks.pdf Code (Lasagne):https://github.com/dbbert/dfn 1. Background and Motivation: 标准卷积神经网络中,都是采用训练之后学习到的 filters,而本文则提出了一种新的学习框架,称为:Dynamic Filter…

4 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks link:https://arxiv.org/abs/1812.09430 Abstract 提出了在动态图上使用自注意力 Conclusion 本文提出了使用自注意力的网络结构用于在动态图学习节点表示.具体地说,DySAT使用(1)结构邻居和(2)历史节点表示上的自我注意来计算动态节点表示,虽然实验是在没有节点特征的图上进行的,但DySAT可以很容易地推广到特…

6 Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks link:https://arxiv.org/abs/1908.01207 Abstract 本文提出了一种在嵌入空间中显示建模用户/项目的未来轨迹的模型JODIE.该模型基于RNN模型,用于学习用户和项目的嵌入轨迹.JODIE可以进行未来轨迹的预测.本文还提出了 t-Batch算法,利用该方法可以创建时间相同的batch,并使训练速度提高9倍.…

14 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf%3Fref%3Dhttps://githubhelp.com&hl=zh-TW&sa=X&ei=oVakYtvtIo74yASQ1Jj4AQ&scisig=AAGBfm0bNv…

论文的重点在于后面approximation部分. 在<Rank Pooling>的论文中提到,可以通过训练RankSVM获得参数向量d,来作为视频帧序列的representation.而在dynamic论文中发现,这样的参数向量d,事实上与image是同等大小的,也就是说,它本身是一张图片(假如map与image同大小而不是提取的特征向量),那么就可以把图片输入到CNN中进行计算了.如下图可以看到一些参数向量d pooling的样例 参数向量d的快速计算 把计算d的过程定义一个函数.一个近似…

目录 1. 概括 2. 相关工作 3. 方法细节 门限模块的结构 训练方法 4. 总结 作者对residual network进行了改进:加入了gating network,基于上一层的激活值,得到一个二进制的决策0或1,从而继续推断或跳过下一个block.作者还提出了对应的训练方法,集成有监督学习和强化学习,从而克服了skipping不可差分的问题. 1. 概括 难点:skipping决策是不可差分的,那么就无法用基于梯度的优化方法进行学习. [2,30,31]提出了软近似,但实验发现它们的精…

摘要: 当今的数据中心为成千上万台计算机的群集提供了巨大的聚合带宽, 但是即使在最高端的交换机中,端口密度也受到限制,因此数据中心拓扑通常由多根树组成,这些树在任何给定的主机对之间都具有许多等价路径. 现有的IP多路径协议通常依赖于每流静态哈希,并且由于长期冲突而可能导致大量带宽损失. 在本文中我们介绍了Hedera,这是一种可伸缩的动态流调度系统,可自适应地调度多级交换结构以有效利用聚集的网络资源. 我们描述了使用商用交换机和未修改主机的实施方式,对于模拟的8,192个主机数据中心,Heder…

3 Streaming Graph Neural Networks link:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN,它可以随着图的演化对动态信息进行建模.特别是,该框架可以通过捕获: 1.边的序列信息, 2.边之间的时间间隔, 3.信息传播耦合性 来不断更新节点信息. Conclusion 在本文中,提出了一种用于动态图的新图神经网络架构DGNN.该架构有两个组件构成:更新组件…

11 GloDyNE Global Topology Preserving Dynamic Network Embedding link:http://arxiv.org/abs/2008.01935 Abstract 目前大多数现有的DNE方法的思想是捕捉最受影响的节点(而不是所有节点)或周围的拓扑变化,并相应更新节点嵌入. 这种近似虽然可以提高效率,但由于没有考虑通过高阶近似传播和接收累积拓扑变化的非活跃子网络,因此不能有效地保持动态网络在每个时间步的全局拓扑. 为了应对这一挑战,我们提出了…

Reference: Xin D, Biswal B B. Dynamic brain functional connectivity modulated by resting-state networks.[J]. Brain Structure & Function, 2013, 220(1):37-46.…

Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept. 8 2016 Citation: Olah & Carter, 2016 Recurrent neural networks are one of the staples of deep learning, allowing neural networks to work with seque…

Convolutional Neural Networks NOTE: This tutorial is intended for advanced users of TensorFlow and assumes expertise and experience in machine learning. Overview CIFAR-10 classification is a common benchmark problem in machine learning. The problem i…

2009 Elsevier 综述了认知无线AD Hoc网络中的各个方面的研究进展及面临的挑战.包括传输层.网络层.链路层的协议设计. 根据CCC(common control channel)的实现思路不同,其把MAC层的不同实现分成了两部分,并分别给出了实现的例子.现在就列出如下,供以后参阅. 1.  in-band ccc 意思是说,ccc的实现不需要独立的一个信道,而是和数据传输公用同样的信道.这种ccc是临时的,而且是节点相关的,一对节点对应自己的ccc(其实就是自己的数据传输信道).好…

Structural Inference of Hierarchies in Networks(网络层次结构推断) 1. 问题 层次结构是一种重要的复杂网络性质.这篇文章给出了层次结构的精确定义,给出了一个在随机图里面生成任意层次结构的概率模型,并给出了从真实世界的复杂网络中推断出层次结构的统计方法.(定义,模型和推断方法):最后,使用推断出来的概率模型,生成更多的网络数据(null model),用于对网络的元素(顶点,边)进行注释和假设检验的方法. 输入:网络数据(边和顶点集) 输出:顶点的…

http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 讲CNN以及其在NLP的应用,非常深入浅出的讲法,好文,mark. When we hear about Convolutional Neural Network (CNNs), we typically think of Computer Vision. CNNs were responsible for major breakt…