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核心速递

组织间专利对抗网络: 公司如何形成对抗关系；
自主身份系统建模框架的研究；
Metis：基于多主体的危机模拟系统；
配电网络通过几何自我组织实现均匀灌注；
细菌转化和接合的族群动态模型及分析；
马尔可夫链的非参数密度估计；
灵敏度可调的一般意见动力学模型；
量化2019冠状病毒疾病对心理健康支持论坛的影响；
分析股权网络的 Dirichlet 网络分布的非对角混合；
基于动态复杂性热图和网络可视化的团队交互社会分析；
扩散性移民: 封闭系统中不可逆转的城市转型；
通过行人模拟的社会距离角色塑造；
超越观察到的连接: 链接注入；

组织间专利对抗网络:

公司如何形成对抗关系

原文标题：

Inter-organisational patent opposition network: How companies form adversarial relationships

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=f8a5d1f2-f31c-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Tomomi Kito,Nagi Moriya,Junichi Yamanoi

摘要：使用专利数据的网络研究大多集中于引用和发明者的协作网络，因此将专利视为发明的积极标志。然而，最重要的是，专利申请是公司之间相互竞争的一种战略行动。这项研究首次阐明了专利申请中的组织间敌对关系。我们构建并分析了1980年至2018年间通过专利对立关系联系起来的公司网络。大多数的公司直接或间接地相互联系，因此形成了最大的连接元件(图论)。我们发现，在这个网络中，许多公司不赞成在各个工业部门以及外国公司拥有的专利。这个网络呈现出重尾分布，类似于幂律的度分布和近似节点配对分布，使其成为一种不寻常的拓扑类型。通过时间网络模态分析，考虑企业间的专利共有权，进一步研究了这种网络形成的动力学机制。通过将反对视为一种消极关系，将专利共有视为一种积极关系，我们分析了反对网络中可能出现的合作，以及这种积极关系如何与消极关系相互作用。结果确定了结构不平衡的三元主题和由正负关系混合形成的三元组合发生的时间模式。我们的研究结果表明，组织间敌对关系的出现机制可能不同于其他类型的负面关系，因此需要进一步的研究。

自主身份系统建模框架的研究

原文标题：

Towards a Modelling Framework for Self-Sovereign Identity Systems

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=2078468a-f32f-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Iain Barclay,Maria Freytsis,Sherri Bucher,Swapna Radha,Alun Preece,Ian Taylor

摘要：自主身份允诺让用户控制自己的数据，并有可能促进个人数据隐私方面的进步。自主概念也可以应用于其他实体，如数据集和设备。采用这种模式的系统将是分散的，信息将在多个行为者之间传递，包括人类和代表其他实体的行为者，以便发放和要求必要的证书，以实现个人和集体目标。这样的系统是复杂的，建立在社会和技术的相互作用和行为之上。建立自主身份系统模型旨在为利益攸关方和软件架构师提供工具，使他们能够有效沟通，并导致有效和受到好评的系统设计和实施。本文件借鉴了基于行为者的建模方法的研究，以指导自主系统建模的前进方向，并报告了利用 iStar 2.0框架提供出生登记案例研究表现的早期成功经验。

Metis：

基于多主体的危机模拟系统

原文标题：

Metis: Multi-Agent Based Crisis Simulation System

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=19e55510-f32f-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

George Sidiropoulos,Chairi Kiourt,Lefteris Moussiades

摘要：随着计算机技术(图形处理单元 -gpu)和机器学习技术的出现，人群模拟在危机管理领域的研究得到了蓬勃发展。随着这些年来为提高人群模拟的真实性而提出的新技术和新方法的出现，已经开发了一些危机模拟系统/工具，但是大多数系统/工具只关注特殊情况，没有向用户提供根据其需要进行调整的能力。针对这些问题，本文提出了一种基于多智能体的室内案例危机模拟系统。该系统的主要优点是它的易用性，专注于非专家用户(几乎没有编程技能的用户) ，这些用户可以利用它的功能，根据他们的需要适应整个环境(案例研究) ，并使用一些最流行的强化学习算法设置建筑物疏散计划实验。简而言之，该系统的特点集中在动态环境设计和危机管理，与流行的强化学习图书馆的互联，具有不同特点(行为)的代理，火灾传播参量化，基于流行游戏引擎的真实物理，gpu 加速代理培训和模拟终端条件。一个案例研究开发了一个流行的强化学习算法，用于训练的代理，提出了动态和能力的提议的系统和文件，总结了该系统的亮点和一些未来的方向。

配电网络通过几何

自我组织实现均匀灌注

原文标题：

Distribution networks achieve uniform perfusion through geometric self-organization

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=5065a89e-f323-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Tatyana Gavrilchenko,Eleni Katifori

摘要：一般的流量分配网络通常不会在整个服务区以统一的速率传输其负荷，而是过度供应靠近营养源的区域，而使下游区域供应不足。在这项工作中，我们演示了一个局部自适应规则如何将组织生长与营养密度耦合在一起，形成一个自组织均匀输送营养物质的流动网络。这种几何适应规则可以推广到基于力学的适应模型中，以解决营养物质或生长因子在组织中的空间梯度效应。

细菌转化和接合的

族群动态模型及分析

原文标题：

Population Dynamics Model and Analysis for Bacteria Transformation and Conjugation

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=4fc99a4e-f323-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

J. J. Dong,J. D. Russo,K. Sampson

摘要：我们提出了一个两种群模型在一个良好的混合环境，其中的动态包括，除了出生和死亡，由于环境因素和物种间的相互作用的变化。这些新的动力学成分是由细菌中产生抗生素抗药性的两种常见机制激发的: 质粒{ it transformation } ，质粒形式的外部遗传物质转移到宿主细胞内; { it 接合} ，一个细胞通过直接的细胞间接触将遗传物质转移到另一个细胞。通过解析和数值方法，我们分别确定了变换和共轭的影响。在仅有转化的情况下，两种群系统将在长时间内向一种种群灭绝或稳定共存的方向演化。在只有共轭的情况下，我们发现了系统的有趣的振动。进一步，我们量化了转化和共轭的综合效应，并绘制了稳定共存的制度，这是一个具有生态意义的结果。

马尔可夫链的非参数密度估计

原文标题：

Nonparametric Density Estimation from Markov Chains

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=9eba4d86-f320-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Andrea De Simone,Alessandro Morandini

摘要：引入了一种新的基于马尔可夫链的非参数密度估计方法，推广了已知的核密度估计方法。我们的估计器提出了几个好处相对于通常的，可以直接用作基于密度的所有算法的基础。我们证明了我们的估计量的一致性，我们发现在大样本和高维情况下它通常优于 KDE。我们还利用我们的密度估计建立了一个局部离群点检测器，在一些实际的数据集上显示了非常有希望的结果。

灵敏度可调的一般意见动力学模型

原文标题：

A General Model of Opinion Dynamics with Tunable Sensitivity

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=c42ba8c8-f31e-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Anastasia Bizyaeva,Alessio Franci,Naomi Ehrich Leonard

摘要：针对任意数量的主体通过网络进行通信，并对任意数量的选项形成实值意见，我们引入了一个连续时间意见动态的一般模型。从生物学、物理学和社会心理学的模型中得到启发，我们将一个隐含的饱和函数应用于代理人之间和代理人之间的意见交换。饱和函数是模型中唯一的非线性，然而我们证明了它是如何快速可靠地形成一致意见、反对意见和观点级联的，只是一些参数的函数。我们进一步展示了网络观点动力学对干扰的鲁棒性和对输入的超灵敏性。我们设计了系统参数的反馈动力学，使得观点形成过程中的隐含阈值能够主动调整，以保证对输入的敏感性，对输入变化的鲁棒性，观点级联，以及在一致意见和不同意见之间的灵活转换。该通用模型可用于一系列工程问题的系统控制设计，包括网络系统、多机器人协调、任务分配和空间导航决策等。它也可以用于生物学和社会科学问题的系统性研究，从大脑中的认知控制和网络，到动物集体行为的弹性，到不断变化的环境条件，再到信息传播和社会网络中的政治分化。

量化2019冠状病毒疾病

对心理健康支持论坛的影响

原文标题：

Quantifying the Effects of COVID-19 on Mental Health Support Forums

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=c1595cd0-f31e-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Laura Biester,Katie Matton,Janarthanan Rajendran,Emily Mower Provost,Rada Mihalcea

摘要：2019冠状病毒疾病大流行，就像之前的许多疾病爆发一样，很可能会对心理健康产生深远的影响。了解其影响可以为减轻负面后果的战略提供信息。在这项工作中，我们试图通过检查 Reddit 上心理健康支持社区的讨论，更好地理解2019冠状病毒疾病对心理健康的影响。首先，我们量化每个社区或看板上讨论2019冠状病毒疾病/艾滋病的频率，以了解人们对这种流行病的关注程度。接下来，我们检查活动量，以确定寻求在线心理健康支持的人数是否有所增加。最后，我们分析了2019冠状病毒疾病是如何影响语言使用和每个看板的讨论主题的。

分析股权网络的

Dirichlet 网络分布的非对角混合

原文标题：

Nondiagonal Mixture of Dirichlet Network Distributions for Analyzing a Stock Ownership Network

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=c1595cd0-f31e-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Wenning Zhang,Ryohei Hisano,Takaaki Ohnishi,Takayuki Mizuno

摘要：块建模在复杂网络研究中有着广泛的应用。基石模型是随机块模型(SBM) ，在过去几十年中得到广泛应用。然而，由于 SBM 模型本质上是一个随机图模型，不能再现许多复杂网络的基本性质，如稀疏性和重尾度分布，因此 SBM 模型在分析复杂网络时受到限制。本文提出了一个边可交换块模型，该模型结合了这些基本特征，同时推导了给定复杂网络的潜在块结构。我们的模型是一个贝叶斯非参数模型，灵活地估计块的数量，并考虑到未见节点的可能性。使用一个合成数据集和一个真实世界的股票所有权数据集，我们的模型表明，我们的模型优于最先进的 sbm 的持久链接预测任务。

基于动态复杂性热图和网络

可视化的团队交互社会分析

原文标题：

Social Analytics of Team Interaction using Dynamic Complexity Heat Maps and Network Visualizations

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=b43a94d8-f31e-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Travis J. Wiltshire,Dan Hudson,Philia Lijdsman,Stijn Wever,Martin Atzmueller

摘要：由于许多社会技术工作领域日益复杂，有效的团队合作变得越来越重要。虽然面对面的沟通有助于有效的团队合作，但是对团队合作的时变性质和结构的理解是有限的。在这项工作中，我们将基于传感器的社会指标徽章(Rhythm Badge)的社会分析与两种可视化技术(动态复杂性热图和网络可视化)结合起来，以提高对团队互动动态的直观理解。为了演示我们的方法的效用，我们提供了一个案例研究，检查了一个团队的交互作用在海上迷失模拟。我们的结果表明，我们能够恢复任务和团队交互中的过渡。不仅如此，我们还揭示了团队成员能量和参与度的结构性变化，并将这些在网络中可视化。总的来说，这项工作是在确定团队沟通和互动模式中的关键转变/事件方面迈出的重要的第一步，这些转变/事件构成了许多关注优化团队绩效和幸福的有希望的未来研究的基础。

扩散性移民:

封闭系统中不可逆转的城市转型

原文标题：

Diffusive resettlement: irreversible urban transitions in closed systems

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=f77b45a0-f31c-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Bohdan Slavko,Mikhail Prokopenko,Kirill S. Glavatskiy

摘要：我们提出了一个模拟城市演化的现象学非均衡框架，将城市内移民描述为一个不可逆的扩散过程。我们使用澳大利亚首都的实际迁移数据来验证这个框架。就居民迁移而言，人口显示由两个不同的群组组成，迁移频率不同。在所建立的框架下，这些基团可以被解释为二元混合物的两个组分，每个组分都有自己的扩散弛豫时间。利用这种方法，我们得到了城市空间结构的长期预测，从而定义了城市的平衡人口分布。

通过行人模拟的社会距离角色塑造

原文标题：

Social Distance Characterization by means of Pedestrian Simulation

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=eb4944c6-f31c-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Daniel R. Parisi,Germán A. Patterson,Lucio Pagni,Agustina Osimani,Tomas Bacigalupo,Juan Godfrid,Federico M. Bergagna,Manuel Rodriguez Brizi,Pedro Momesso,Fermin L. Gomez,Jimena Lozano,Juan Martin Baader,Ignacio Ribas,Facundo P. Astiz Meyer,Miguel Di Luca,Nicolás E. Barrera,Ezequiel M. Keimel Álvarez,Maite M. Herran Oyhanarte,Pedro R. Pingarilho,Ximena Zuberbuhler,Felipe Gorostiaga

摘要：在本文中，我们研究了理想超市中模拟客户的数量(占用率)对社会距离的影响。为此，我们考虑了实际的典型尺寸和加工时间(挑选产品和结帐)。从模拟的轨迹，我们测量社会距离小于2米的事件及其持续时间。在其他可观测量之间，我们定义了一个社会距离系数，它告诉我们系统中的每个主体受到多少事件(在给定时间内)的影响。这类产出可有助于在大流行的情况下建立程序和协议，从而保持较低的健康风险，同时设定最大的运作能力。

超越观察到的连接: 链接注入

原文标题：

Beyond Observed Connections : Link Injection

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=6efc6680-f31e-11ea-b694-0242ac1a000a

作者：

Jie Bu,M. Maruf,Arka Daw

摘要：在本文中，我们提出了 textit { link injection } ，这是一种新的方法，可以帮助任何可微图机器学习模型超越观察到的连接输入数据的端到端的学习方式。它通过参数链路注入层发现有利于当前任务的(弱)连接，而当前任务并不存在于输入数据中。我们使用一系列最先进的图卷积网络对我们的方法在节点分类和链路预测任务上进行了评估。结果表明，链路注入有助于各种模型获得更好的性能在这两个应用。进一步的实证分析表明，这种方法在有效利用注入链路中看不见的连接方面具有巨大的潜力。