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Arxiv网络科学论文摘要6篇(2020-11-09)
2022-08-21 00:02
本文摘要:基于组建阶段运动分析GitHub团队的生产力;使用重叠的社区和网络结构来识别应激反映基因的约化组;个体变异和再熏染下的群体免疫;反抗信息病:COVID-19假新闻数据集;COVID-19高原:适应性预防计谋下的盛行病生长现象;在差别地理规模内流传的盛行病颠簸中的暴发多样性;基于组建阶段运动分析GitHub团队的生产力原文标题: Analyzing the Productivity of GitHub Teams based on Formation Phase Activi

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基于组建阶段运动分析GitHub团队的生产力;使用重叠的社区和网络结构来识别应激反映基因的约化组;个体变异和再熏染下的群体免疫;反抗信息病:COVID-19假新闻数据集;COVID-19高原:适应性预防计谋下的盛行病生长现象;在差别地理规模内流传的盛行病颠簸中的暴发多样性;基于组建阶段运动分析GitHub团队的生产力原文标题: Analyzing the Productivity of GitHub Teams based on Formation Phase Activity地址: http://arxiv.org/abs/2011.03423作者: Samaneh Saadat, Olivia B. Newton, Gita Sukthankar, Stephen M. Fiore摘要: 我们的目的是明白GitHub上高效团队的特征。为此,我们从软件存储库收集数据并通过检查生产力差异来评估团队。我们的研究重点是团队建立阶段,即建立存储库后的前六个月。

为了更好地明白团队运动,我们凭据事情场所的比例对存储库举行了聚类,并在团队中发现了三种事情方式:劳动者,相同者和互助者。凭据我们的效果,我们认为GitHub上的软件开发存储库中的早期运动建设了协调流程,可以随着时间的推移举行有效的协作。

使用重叠的社区和网络结构来识别应激反映基因的约化组原文标题: Using Overlapping Communities and Network Structure for Identifying Reduced Groups of Stress Responsive Genes地址: http://arxiv.org/abs/2011.03526作者: Camila Riccio, Jorge Finke, Camilo Rocha摘要: 本文提出了一种事情流程,以识别对生物体中的特定处置惩罚(例如非生物胁迫)发生响应的基因,非生物胁迫是全球规模内广泛的农业生产损失的主要原因。凭据输入的RNA测序读取计数(在控制和治疗条件下丈量基因型)和生物学复制,它会输出可能与治疗相关的特征基因的荟萃。从技术上讲,建议的方法既是WGCNA的归纳综合又是其扩展。

其主要目的是在经由一系列尺度化和过滤步骤后,在基因网络中识别特定模块。在这项事情中,模块检测是通过使用条理链接聚类实现的,该条理聚类可以识别重叠的社区,因此,鉴于生成共表达的系统的重叠羁系域,它们具有更多的生物学意义。

还向事情流程中添加了其他步骤和信息,其中迫使中间步骤中的某些网络无标度,而且使用LASSO回归来选择对压力的表型响应的最重要模块。最后,通过对水稻(Oryza sativa)的系统研究展示了该事情流程,水稻是已知对盐胁迫高度敏感的主要食物泉源:总共检测到6个与水稻对盐胁迫响应相关的模块。

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这些基因可能作为提高水稻品种耐盐性的潜在靶标。拟议的事情流程有可能最终淘汰对特定处置惩罚有反映的候选基因的搜索空间,这可以大大优化研究人员在对应激反映性基因举行实验验证中投入的精神,时间和款项。

个体变异和再熏染下的群体免疫原文标题: Herd immunity under individual variation and reinfection地址: http://arxiv.org/abs/2008.00098作者: Antonio Montalbán, Rodrigo M. Corder, M. Gabriela M. Gomes摘要: 我们研究了Gomes等人思量的SEIR模型。cite Gomes2020和Aguas等人。

cite Aguas2020,其中假定差别的个体对熏染的敏感性或接触水平差别。在这种异质性假设下,当获得免疫力的人群百分比凌驾同质人群的临界水平(畜群免疫阈值)时,疫情的增长将受到有效抑制。

我们找到明确的公式来盘算畜群免疫阈值和稳定的设置,并探索模型的扩展。反抗信息病:COVID-19假新闻数据集原文标题: Fighting an Infodemic: COVID-19 Fake News Dataset地址: http://arxiv.org/abs/2011.03327作者: Parth Patwa, Shivam Sharma, Srinivas PYKL, Vineeth Guptha, Gitanjali Kumari, Md Shad Akhtar, Asif Ekbal, Amitava Das, Tanmoy Chakraborty摘要: 与COVID-19大盛行一起,我们也在反抗“信息大盛行”。

假新闻和谣言在社交媒体上泛滥成灾。相信谣言会造成重大伤害。在大盛行时,这会进一步加剧。

为明白决这个问题,我们筹谋并公布了一小我私家工注释的数据集,其中包罗10700个社交媒体帖子以及COVID-19上的真实和虚假新闻文章。我们使用四个机械学习基线(决议树,逻辑回归,梯度提升和支持向量机(SVM))对带注释的数据集举行基准测试。

我们使用SVM获得93.46%F1分数的最佳性能。数据和代码可在以下网址获得:https://github.com/parthpatwa/covid19-fake-news-dectectionCOVID-19高原:适应性预防计谋下的盛行病生长现象原文标题: COVID-19 Plateau: A Phenomenon of Epidemic Development under Adaptive Prevention Strategies地址: http://arxiv.org/abs/2011.03376作者: Ziqiang Wu, Hao Liao, Alexandre Vidmer, Mingyang Zhou, Wei Chen摘要: 自从COVID-19流传开始以来,关于盛行病模型的研究数量就急剧增加。对于政策制定者来说,重要的是要知道这种疾病将如何流传,以及政策和情况对流传的影响是什么。在本文中,我们提出了对尺度感染病模型的两个扩展:(a)我们凭据当前的熏染严重水平思量接纳的预防措施,这些措施是适应性的,而且会随着时间而变化。

(b)思量到多个都会和地域,这些都会/地域之间的人口流动,同时思量到每个地域可能接纳差别的预防措施。只管在大盛行期间经常视察到适应性措施和人口流动性,但在经典盛行模型中很少明确地模拟和研究这些影响。我们提出的模型引起了平稳期现象:长时间熏染该疾病的人数保持在同一水平。

我们展示了流传到达平稳期需要满足哪些条件,而且我们展示了这种现象是相互依赖的:当思量多个都会时,条件与单个都会差别。我们从实际数据中验证,在当前的COVID-19开发中,高原现象确实存在于世界许多地域。最后,我们对单都会模型的高原现象举行了理论分析,并得出了有关高原的泛起和竣事以及高原的高度和长度的一系列效果。我们的理论效果与我们的履历发现很是吻合。

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在差别地理规模内流传的盛行病颠簸中的暴发多样性原文标题: Outbreak diversity in epidemic waves propagating through distinct geographical scales地址: http://arxiv.org/abs/2011.03380作者: Guilherme S. Costa, Wesley Cota, Silvio C. Ferreira摘要: 在大盛行情况下,一种新泛起的感染病的主要特征是凭据所接纳的缓解方案,其地理规模内的扩散以及对差别所在的影响。我们使用斑块代表自治市的混淆种群方法观察了随机盛行模型。感染病遵循市政政府的随机隔间模型;后者反过来又通过经常性的移动相互影响。

作为研究案例,我们思量了在巴西举行数据驱动模拟的COVID-19盛行病。模拟的盛行曲线的特性在差别的地理位置和规模上具有很是广泛的漫衍,从州到中部和周边地域,再到市政级。据预测,在几个州,盛行病发作的延误与与各省会都会的距离之间的相关性很强,而在其他州则较弱,这预示着多个盛行病重点向内陆都会流传。差别地域对同一缓解方案的反映可能相差很大,这意味着必须凭据该地域的详细情况来制定抗击盛行病的政策,但要与整体情况相联合。

实际报道的案例证实了模拟中预测的定性情景。纵然我们的研究仅限于巴西,但前景和模型仍可扩展到其他具有差别人口漫衍的地理组织。

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