今晚八点半张江直播 | 第46期:通过网络的隐藏几何推断病毒的传播-集智俱乐部


直播预告

1月23日(周四)20:30-21:00,集智图网络线上读书会将进行新一期的论文分享直播,欢迎感兴趣的朋友参与。



通过网络的隐藏几何

推断病毒的传播


最近新型冠状病毒成为了万众瞩目的观点。如果我们能预知疾病在未来传播的轨迹将会让我们的疾病防控工作更好的有的放矢。不过,疾病的传播因素异常复杂,它跟病毒携带者的身体条件,所处环境的情况,天气的情况,接触者的条件等都密切相关。


然而,如果我们跳出这个微观的尺度来看,把一个城市抽象为一个单点,那么我们完全有可能对城市间的疾病传播情况作出一定意义上合理的推断。当我们聚焦在城市这个尺度的时候,就会发现城市间的交通流量决定了城市间的病毒传播,这是因为交通流量越大的两个城市,病毒携带者也越可能来往。 


2013年Dirk Brockman等人在Science上发表的The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena一文就指出疾病的传播其实与城市间的地理距离没啥关系,而与城市间的“等效”距离密切相关。这里的等效距离就是指根据城市间交通流量数据而折合以后的距离。 


换句话说,我们的交通输运网络其实已经重新定义了两个城市的距离,并将我们的世界进行了扭曲变形。那么,站在这个全新的世界中,我们应该怎样推断病毒的传播呢?本解读活动将给您解读Science的经典文献:The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena


论文题目:
The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena
论文地址:
https://science.sciencemag.org/content/342/6164/1337.full


主讲人:张江
直播地址:集智俱乐部 B 站直播间




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今晚八点半张江直播 | 第46期:通过网络的隐藏几何推断病毒的传播-集智俱乐部
直播地址:
https://live.bilibili.com/8091531
直播时间 :20:30-21:00




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1.在集智斑图网站报名。进入下方链接,或点击公众号文末的“阅读原文”,进入集智斑图网站论文详情页面。在论文页面,点击“我要听”,即可报名参加。


论文解读报名地址:

https://pattern.swarma.org/paper?id=f2c72992-1fab-11ea-89a2-0242ac1a0005


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集智图网络线上读书会公开招募


图神经网络是深度学习领域的前沿热点议题,尤其是图网络(GraphNetworks)提出以来,深度学习有了实现因果推理的潜力。为了持续追踪相关领域的前沿进展,集智俱乐部联合北师大系统科学学院张江课题组,组织了以图网络为主题的线上读书会,研讨最新论文,孕育研究思路。

每一期线上读书会由一位成员主讲,形式为论文分享,时间为每周一21:00-21:40。加入读书会群需报名审核,原则上参与者应有能力独立完成一次线上分享。如果你也正在从事图网络与深度学习方面的研究工作或技术实践,或者对该领域有强烈的学习意愿,欢迎填写报名表,申请加入“集智图网络论文分享小组”! 

报名请扫下方小程序码,填写报名表。填表之后会有入群方式。


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编辑:张爽


往期论文解读


  • 第四十五期图网络论文解读
    • 时间:1月13日 周一

    • 主讲人:张章

    • 论文题目:

      Deep Iterative and Adaptive Learning for Graph Neural Networks

    • 论文地址:

      http://arxiv.org/abs/1912.07832
    • 视频回放:
    • http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11112


  • 第四十四期图网络论文解读
    • 时间:1月6日 周一

    • 主讲人:高飞

    • 论文题目:

      Adversarial Training Methods for Network Embedding

    • 论文地址:

      https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308558.3313445
    • 视频回放:
    • http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11110


  • 第四十三期图网络论文解读
    • 时间:12月30日 周一

    • 主讲人:刘晶

    • 论文题目:

      Model-free prediction of spatiotemporal dynamical systems with recurrent neural networks

    • 论文地址:

      https://journals.aps.org/prresearch/pdf/10.1103/PhysRevResearch.1.033056

    • 视频回放:
    • http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11102




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