贝叶斯系统地理学中的空间采样模式分析 | 复杂性科学顶刊精选8篇
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Complexity Express 一周论文精选
1、贝叶斯系统地理学中的空间采样模式分析
2、LinearTurboFold:应用于 SARS-CoV-2 的同源RNA保守结构的线性时间全局预测
3、减少意见两极分化:接触有着不同政治观点的相似人群的影响
4、来自微生物呼吸的生态系统碳源的变化受降雨动力学控制
5、人脑中处理声音的“声音斑块”皮层网络层次结构
6、资源理论中的不确定性:你能区分理论吗?
7、时序复杂系统中用于检测高频变化点的随机嵌入
8、揭示神经网络中宽平坦极小值的结构
1.贝叶斯系统地理学中的
空间采样模式分析
1.贝叶斯系统地理学中的
空间采样模式分析
论文题目:Accounting for spatial sampling patterns in Bayesian phylogeography期刊来源:PNAS论文地址:https://www.pnas.org/content/118/52/e2105273118
图:检测(图1A)和调查抽样(图1B)方案下的西尼罗河病毒数据分析结果。调查和检测方案一致推断出北美西尼罗河病毒流行的起源位于美国东北部地区。与探测方案相比,测量方案推断的位置确定性较低,特别是在纬度分量上。调查方案下的有效种群规模参数较小(图1C),这很可能解释了该方案对最近共同祖先(the most recent common ancestor,MRCA)出现时间的最新估计(图1D)。该参数在调查方案(红色分布)下的推断值明显大于在探测方案(蓝色分布)下的推断值,表明短时间帧内发生了较大的扩散事件(图1E)。这种观察可以解释为什么检测方案获得的种群增长参数估计值比在调查方案下获得的估计值大(图1F)。
2.LinearTurboFold:
应用于SARS-Cov-2的同源RNA
保守结构的线性时间全局预测
2.LinearTurboFold:
应用于SARS-Cov-2的同源RNA
保守结构的线性时间全局预测
论文题目:LinearTurboFold: Linear-time global prediction of conserved structures for RNA homologs with applications to SARS-CoV-2期刊来源:PNAS论文地址:https://www.pnas.org/content/118/52/e2116269118
图:LinearTurboFold 框架。与 TurboFold II 一样,LinearTurboFold 将多个未对齐的同源序列作为输入,并为每个序列输出一个二级结构和所有序列的多序列对齐(MSA)。但与 TurboFold II 不同的是,LinearTurboFold 采用两种线性化来确保线性运行时间:线性化对齐计算(模块 1)来预测所有序列对的后验重合概率(红色方块)和线性化分区函数计算(模块 2)来为所有序列估计碱基配对概率(黄色三角形)。上述模块利用彼此的信息并迭代地改进预测。经过多次迭代,模块 3 生成最终的多序列比对,模块 4 预测二级结构而模块5可以对这些结构进行随机采样。
4.减少意见两极分化:接触有着
不同政治观点的相似人群的影响
4.减少意见两极分化:接触有着
不同政治观点的相似人群的影响
论文题目:Reducing opinion polarization: Effects of exposure to similar people with differing political views期刊来源:PNAS论文地址:https://www.pnas.org/content/118/52/e2112552118
图:匹配过程的概念图。 我们的 2 × 2 实验设计通过系统地改变两个维度为每个参与者分配了一个合作伙伴:1) 大量非政治特征的偶然相似程度;2) 他们在政治问题上的共识(即通过政府再分配减少不平等)。
4.来自微生物呼吸的生态系统碳源
的变化受降雨动力学控制
4.来自微生物呼吸的生态系统碳源
的变化受降雨动力学控制
论文题目:Variability of ecosystem carbon source from microbial respiration is controlled by rainfall dynamics期刊来源:PNAS论文地址:https://www.pnas.org/content/118/52/e2115283118
5.人脑中处理声音的
“声音斑块”皮层网络层次结构
5.人脑中处理声音的
“声音斑块”皮层网络层次结构
论文题目:Hierarchical cortical networks of “voice patches” for processing voices in human brain期刊来源:PNAS论文地址:https://www.pnas.org/content/118/52/e2113887118
图:声音斑块的连接属性。A)三个声音斑块,B)不同斑块内的神经活动序列,C)斑块间的功能连接:神经活动相关性,D)斑块内部的功能连接,E)左右脑的斑块间功能连接。
6.资源理论中的不确定性:
你能区分资源理论吗?
6.资源理论中的不确定性:
你能区分资源理论吗?
论文题目:Undecidability in Resource Theory: Can You Tell Resource Theories Apart?期刊来源:Physical Review Letters论文地址:https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.127.270501
7.时序复杂系统中
用于检测高频变化点的随机嵌入
7.时序复杂系统中
用于检测高频变化点的随机嵌入
论文题目:Harvesting random embedding for high-frequency change-point detection in temporal complex systems期刊来源:National Science Review论文地址:https://academic.oup.com/nsr/advance-article/doi/10.1093/nsr/nwab228/6484821
图:新西兰1975年记录的一组地震数据(上图),对地震数据变化点的检测(下图)。
8.揭示神经网络中
宽平坦极小值的结构
8.揭示神经网络中
宽平坦极小值的结构
论文题目:Unveiling the Structure of Wide Flat Minima in Neural Networks期刊来源:Physical Review Letters论文地址:https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.127.278301
图:部分网络结构空间的表示。点代表 κ margin 不同的解(零误差构型)。红色箭头表示典型解决方案的四个示例。黄色箭头表示在典型解周围发现的具有更大 margin 的非典型解的三个例子。low-margin 解比 high-margin 解的数量要多。典型的 low-margin 解是相互隔离和疏远的。典型的 high-margin 解彼此之间也很远,但没有那么远,而且往往被(非典型的)low-margin 解包围。因此,margin 更大的解很少,但它们位于由 low-margin 解聚集而来的密集的扩展区域内。
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