彭特兰：想法流多样性与经济增长
导语
接受多元的想法在经济增长中发挥了什么作用？地理定位通信和经济数据的新形式使得我们可以对人类互动模式进行定量化的测量，并且可以在很细的粒度上预测个人、社区和国家的经济产出。其中最强有力的预测是，可以用社区间互动的多样性来衡量收入、生产力和增长。在发表于Journal of Social Computing 期刊的文章中，计算机科学家彭特兰（Alex Pentland）综述了大数据背景下新的投资机会和新的风险评估方法。另外，由于大数据的使用还会带来隐私和安全上的风险，本文的最后一部分描述了如何应对这些风险。
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- 13小时前
科学的明天：学术 DAO 和去中心化科学运动
导语
一位物理学家将研究多体物理的方法应用于社交网络平台，通过对仇恨言论的监测和建模，希望能预知并防止极端事件的发生。研究发现，社交平台用户群组的急剧增长，类似发生相变的物理系统中关联长度发散。在微观上，用户群组的增长过程与凝胶的形成过程相似。
therealcjw | 翻译
Vera | 编辑
越来越多的科学家和企业家正在利用区块链工具（如智能合约、代币）以改善现代科学。
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- 13小时前
信息分解方法及其在复杂系统中的应用丨周日直播·因果涌现读书会
导语
本次分享将介绍多个源（source）变量作用于一个目标（target）变量时的一些信息分解工具，我们将从互信息出发，进一步讨论多变量情况下的互信息面临的困境，并引入信息的非负分解方法来更好的理解多对一情况下的信息结构。此外，我们还将介绍此方法再Ising model和元胞自动机这类典型复杂系统中的应用，了解这一方法可以如何帮助我们对已经相对透彻研究的复杂系统带来新的洞察。
因果涌现读书会第二季主要围绕追根溯源、因果涌现、因果表示学习、机器学习多尺度自动建模、量子因果五大主题来探寻涌现、因果科学和机器学习这三大主题之间的联系。
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- 13小时前
什么是组合博弈论 | 集智百科
“集智百科精选”是一个长期专栏，持续为大家推送复杂性科学相关的基本概念和资源信息。作为集智俱乐部的开源科学项目，集智百科希望打造复杂性科学领域最全面的百科全书，欢迎对复杂性科学感兴趣、热爱知识整理和分享的朋友加入！
本文是对集智百科中“组合博弈论”词条的摘录，参考资料及相关词条请参阅百科词条原文。
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- 13小时前
临界的鸟群如何灵活飞舞？统计场论方法研究鸟群集体行为
摘要
鸟类的飞行受空气动力学和生物力学约束，因此鸟群中个体的速度涨落是有限的。然而速度涨落的空间相关性是无标度的，即作用范围涉及整个鸟群，这一性质与系统对外界扰动的集体响应能力有关。无标度相关性和有限的速度涨落，为控制个体速度的机制施加了相矛盾的约束：如果提升相关性的因素会放大速度涨落，反之亦然。近日发表于 Nature Communications 一项最新研究采用统计场论方法，提出忽略小涨落且强烈抑制大涨落的边际速度约束，能够调和无标度相关性和符合生理的群体速度。
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- 2022-05-27
癫痫研究中的神经动力学模型 | 周六直播·神经动力学读书会直播
导语
随着电生理学、网络建模、机器学习、统计物理、类脑计算等多种技术方法的发展，我们对大脑神经元相互作用机理与连接机制，对意识、语言、情绪、记忆、社交等功能的认识逐渐深入，大脑复杂系统的谜底正在被揭开。为了促进神经科学、系统科学、计算机科学等领域研究者的交流合作，我们发起了【神经动力学模型读书会】。
【神经动力学模型读书会】第九期，我们邀请到曹淼和王鑫迪，分享主题：癫痫研究中的神经动力学模型。本期读书会将于5月28日（本周六）下午14:00-16:00举办，直播报名入口见后文。
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- 2022-05-27
世界、甚至人类大脑，竟然都是由量子比特构成的?
导语
Vijay Balasubramanian 研究了宇宙的结构是否可以由信息构成，以及物理学家可以提出这样一个问题本身意味着什么。
CHARLIE WOOD（查理伍德）| 作者
廖戴丽 | 编辑
Vijay Balasubramanian，1969 年生于印度孟买，后随家人移居至印度尼西亚雅加达，大学与博士分别就读于麻省理工与普林斯顿。现为理论物理学家，宾夕法尼亚大学物理学和天文学 Cathy 和 Marc Lasry 教授。
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- 2022-05-27
跨领域视角下的无偏因果推理
导语
真实数据自然呈现长尾分布，深度学习模型受长尾分布影响易造成尾部类型识别性能不佳，现有去偏方法多以牺牲头部类别性能为代价来提升尾部类别性能。在集智俱乐部因果科学读书会第三季，来自新加坡南洋理工大学的牛玉磊博士详细介绍了他们基于因果理论从跨领域经验风险最小化视角构建无偏推理模型解决长尾分布数据学习问题的最新研究进展，本文是分享的文字整理。
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- 2022-05-26
nilearn：神经影像数据的机器学习Python库 | 直播预告
导语
OpenTutorials是OpenScience组织的在线教学与交流活动，本活动旨在促进交流一线研究中的实践技巧与经验。在本活动中，由国内外的研究者，尤其是青年研究者，分享自己在研究用到的实用技巧与经验。这些技巧可能是各种工具包的使用、编程技能、统计方法等各种内容。分享语言以中文为主，分享人偏好英文时，将使用英文。欢迎大家推荐分享人或者自荐作为分享人。
通过本教程，您将学会如何使用python库nilearn非常轻松地基于神经影像数据进行机器学习任务，特别是基于磁共振（MRI）和功能磁共振数据(fMRI)。
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- 2022-05-26
前沿速递：涌现视角的微生物生态系统建模方法
摘要
涌现性质，指不能从组成部分的特性经由线性叠加，推断出系统的整体模式或功能。最近的研究表明，涌现性质在塑造微生物生态系统中发挥着重要作用。5月16日发表于 Nature Ecology & Evolution 的最新研究从涌现性质的视角，对比了5种生态系统建模方法的适用范围、优势和局限性，在不同应有场景和数据来源下，可选择不同模型来描述涌现特征。
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- 2022-05-26
