隐性知识的传播与教学模型
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隐性知识的传播与教学模型

1. 文章"The Cultural Transmission of Tacit Knowledge"探讨了如何在隐性知识的文化传递中保持其高保真度,提出了一个“隐性教学”的领域通用模型。2. 文章"Measuring similarity- and complementarity-driven relations in networks"研究了现实世界网络中相似性、互补性等关系,发现它们都可以塑造网络结构,并且可以通过引入两个系数族来测量关系的相似性或互补性。3. 文章"Preferential Attachment with Reciprocity: Properties and Estimation"研究了社会网络中的互惠关系,发现经典的优先依恋模型并不能很好地解释所有的互惠现象,因此提出了一种新的模型,并通过实验验证了其有效性。
在不同的基于位置的数据源下,人类流动性网络分析的结果是否相似仍然未知为了探讨这个问题,研究者们检查了Spectus、X-Mode和Veraset这三个主要的基
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在不同的基于位置的数据源下,人类流动性网络分析的结果是否相似仍然未知为了探讨这个问题,研究者们检查了Spectus、X-Mode和Veraset这三个主要的基

这篇文章探讨了不同的基于位置的数据源下,人类流动性网络分析的结果是否相似,以及在基于位置的数据源选择上,网络模型和度量的敏感性。文章提出了一个新的深度学习注意力机制来模拟单个项目获得受欢迎程度的过程,并通过大量实验验证了该机制在预测长期流行度动态方面的能力。同时,文章也研究了科学知识增长的规律,发现虽然科学概念的组织对于知识的增长很重要,但其机制因领域和时间而异。
如何用AI辅助撰写文章摘要
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如何用AI辅助撰写文章摘要

这篇文章介绍了如何利用DeepL和ChatGPT工具对中文文本进行摘要。由于ChatGPT处理中文的能力有限,作者选择使用更加专业的DeepL工具进行修改。最后,作者分享了一个小小的经验供读者参考,希望他们能在有限的时间内更有效地完成任务。
角色分配与引文图结构:从边缘子图探索跨学科科学中的社区结构
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角色分配与引文图结构:从边缘子图探索跨学科科学中的社区结构

这篇文章主要探讨了跨学科科学中的角色发现问题,以及在大型现实世界网络中,如何通过名为graphlet的小型子图结构来解释角色分配。同时,文章也介绍了一个新的方法,用于在COVID-19大流行相关的关联网络中检测全局社区结构。最后,一篇关于比特币网络的文章研究了其背后的人性因素,探讨了比特币设计中的分散性如何在早期成功的基础上,为其带来了挑战。
作中,我们提出了一种基于多层网络的传播过程模型,该模型考虑了病原体突变和不同传播接触类型之间的关系通过分析真实世界中的传播数据,我们证明了所提出的模型能有效预
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作中,我们提出了一种基于多层网络的传播过程模型,该模型考虑了病原体突变和不同传播接触类型之间的关系通过分析真实世界中的传播数据,我们证明了所提出的模型能有效预

本文介绍了三种不同的深度学习模型:GIDN、基于单纯复形的链接 partitioning 和 Hyphen。GIDN 是一种轻量级的图卷积神经网络,可高效地进行链路预测。基于单纯复形的链接分区方法则利用高阶 Laplacian 信息和多元关系来更好地进行社区检测。Hyphen 是一种双曲谱共同注意网络,结合了社交文本的公共话语来进行分类。这三种模型都在不同的领域展示了优秀的表现,包括社交媒体文本分类、疫情传播预测等。
摘要查重:确保论文诚信的关键步骤
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摘要查重:确保论文诚信的关键步骤

这篇文章强调了论文摘要在学术研究中的重要性,特别是在防止抄袭和维护学术诚信方面。摘要的原创性和独立性对整篇论文的价值和学术声誉至关重要。因此,论文查重系统应包括对摘要部分的查重,以确保论文的高质量和诚信。
AI辅助写作:三款高效生成论文摘要的工具
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AI辅助写作:三款高效生成论文摘要的工具

这篇文章介绍了三款AI工具用于生成论文摘要的方法,包括AIPaperPass、Summarist.ai 和 Booknotes。AIPaperPass能从书籍照片中生成书籍摘要,Summarist.ai 可为用户提供输入书籍的快速摘要,而Booknotes则能在ChatGPT的帮助下从喜欢的书籍中生成摘要、关键想法、引言和可操作的项目。这些工具都旨在帮助用户快速获取书籍的关键信息,但提醒用户摘要的准确性和质量可能会有所不同,不能完全取代阅读整本书。
AI助力科研:TLDR生成器助您速读论文摘要
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AI助力科研:TLDR生成器助您速读论文摘要

这篇文章讲述了一款名为 TLDR 的 AI 软件,能自动生成科研论文的一句话总结。TLDR 通过深度神经网络和大量训练生成,能帮助研究人员快速浏览论文。现在该软件已在 Semantic Scholar 上线,可用于电脑和手机。TLDR 的开发者希望它能帮助研究人员更有效地阅读论文。