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热搜: 科学 论文
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分享 用复杂网络分析宗教隔离现象
周涛 2019-10-13 22:08
宗教在人类文化中扮演核心角色,可以说,人群聚居之处,必有宗教痕迹 。宗教信仰显然有很多正面的价值,例如促进人类的合作 ,提高生活的满意度 ,促进我们精神和身体的健康 ,甚至间接推动经济发展 等等。与此同时,因为不同宗教之间可能存在信仰内容本身和相关观念形态的冲突,而我们天然又有 ...
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分享 [转载]《长安十二时辰》与“计算社会经济学”
周涛 2019-9-7 20:38
该文发表于《中国科学报》2019年9月5日,第7版 链接: http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2019/8/429924.shtm 这个夏天,网友们津 ...
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分享 关闭学校是预防流感传播的可能途径
周涛 2019-7-24 10:40
俄罗斯托姆斯克城市进行的一项研究揭示计划外的短期学校关闭是如何影响人群的行为改变并减少流行病的感染人数。调查实验发现当学校正常上课时,学生每天的接触人数最多。当学校关闭时,学生平均每日的接触人数减少53%。通过计算机模拟,研究者估计没有学校关闭政策时2015-2016流感季节期间将增加33%的感染人数,这表明学 ...
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分享 层次连接模式和临界态共同最大化大脑功能的多样性
热度 1 周涛 2019-7-22 13:28
在脑科学研究中,有一个脍炙人口的悖论,大意是“如果我们的头脑简单到能够被理解,那我们将因为头脑简单而无法理解它”。当然,这句话也可以反过来说“如果大脑结构很简单,我们可以用科学的手段理解它;如果理解大脑远远超出了现在的科学水平,那我们既然有这么复杂的脑子,就总能创造新的科学手段去理解它”。不管怎么 ...
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分享 第二篇引用过1000的论文
热度 3 周涛 2019-7-21 10:28
发表了12年的论文,真是不容易啊,慢慢挪动。 Bipartite network projection and personal recommendation Tao Zhou, Jie Ren, Matúš Medo, and Yi-Cheng Zhang Phys. Rev. E 76 , 046115 – Published 25 October 2007 ABSTRACT One-mode projecting is extensively used to compress bipar ...
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分享 高见博士在《物理报道》发表“计算社会经济学”综述论文
周涛 2019-7-11 19:22
学校新闻报导链接: https://news.uestc.edu.cn/?n=UestcNews.Front.Document.ArticlePageId=72341 ------ 近日 , 电子科 技大学大数据研究中心高见博士、基础与前沿研究院张翼成教授和大数据研究中心周涛教授在《物理报道》(Physics Reports)发表题为“计算社会经济学”(Computational ...
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分享 借助引力模型,发现网络中的关键节点
热度 1 周涛 2019-6-14 06:12
由于真实网络的异质性,节点在网络结构和功能上发挥的作用差异巨大。关键节点就是那些能够在更大程度上影响网络的结构与功能的一些特殊节点。准确挖掘网络中的关键节点,可以帮助我们更好地控制信息的传播、抑制疫情的爆发、精准投放商品广告、预测热门研究成果、发现重要致病基因等等。目前,大部分挖掘网络关键节点的方 ...
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分享 再谈谈快速同步问题
热度 2 周涛 2019-3-31 11:35
同步现象在自然界中随处可见 。更有趣的是,我们自身的行为 和我们制造出来的设备 ,也会表现出同步现象。理解同步现象不仅可以帮助我们更好理解生物世界(例如群鸟齐飞 ),还可以帮助我们更好地设计自主设备(例如可自主移动的传感设备更好地列队和通讯 )。所以,直到现在,同步现象在很长一段时间都是多个 ...
个人分类: 生活点滴|8622 次阅读|2 个评论 热度 2
分享 H++, H=70
热度 3 周涛 2019-3-16 12:05
标题 引用次数 年份 Link prediction in complex networks: A survey L Lü, T Zhou Physica A: statistical mechanics and its applications 390 (6), 1150-1170 1544 2011 Bipartite network projection and personal r ...
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分享 谈谈时间序列的可预测性
热度 3 周涛 2019-3-6 07:51
股票价格、气温、降雨量等等,都是典型的时间序列。预测时间序列价值巨大,难度也巨大,是一个长期存在的挑战! 随着可获取数据量和数据质量的提升,以及各种数据挖掘和机器学习算法的发展,时间序列的预测方法越来越多也越来越先进。与此同时,一个自然的困惑是:这些算法到底有多好,相比“可能最棒的完美 ...
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GMT+8, 2019-11-12 11:42

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