Hierarchical Community Detection Based on Partial Matrix Convergence Using Random Walks

Random walks are a standard tool for modeling the spreading process in social and biological systems.But in the face of large-scale networks,to achieve convergence,iterative calculation of the transition matrix in random walk methods consumes a lot of time.In this paper,we propose a three-stage hierarchical community detection algorithm based on Partial Matrix Approximation Convergence(PMAC) using random walks.First,this algorithm identifies the initial core nodes in a network by classical measurement and then utilizes the error function of the partial transition matrix convergence of the core nodes to determine the number of random walks steps.As such,the PMAC of the core nodes replaces the final convergence of all the nodes in the whole matrix.Finally,based on the approximation convergence transition matrix,we cluster the communities around core nodes and use a closeness index to merge two communities.By recursively repeating the process,a dendrogram of the communities is eventually constructed.We validated the performance of the PMAC by comparing its results with those of two representative methods for three real-world networks with different scales.     

乡村振兴绩效评价:意义、维度与路径

2018年,中共中央、国务院印发《中国乡村振兴战略规划(2018-2022年)》,全面部署和布局乡村振兴战略.文章基于政府绩效评价的理念和方法,构建乡村振兴绩效评价指标体系,明确评价维度,为实现乡村振兴、城乡融合发展提供价值导向、度量体系和动力工具.该评价维度包涵资源投入、过程监管、目标实现情况和社会满意度四个方面.文章指出,相关单位以绩效评价推进乡村振兴时应注重顶层设计,强化部门协同,构建评价体系,引入第三方评价主体,凸显农民获得感.     

Speeding Up the GVW Algorithm via a Substituting Method

Journal of Systems Science and Complexity - The GVW algorithm is an efficient signature-based algorithm for computing Gröbner bases. In this paper, the authors consider the implementation of...     

等候区手术患者家属的心理影响因素及干预措施

目的:探讨等候区手术患者家属的心理影响因素及其干预措施.方法:通过临床护理实践及查阅相关文献进行总结分析.结果:影响因素及其干预措施包括详解病情及手术风险性;对手术环境及术中情况的告知;完善急诊手术患者家属心理干预;根据不同文化水平进行健康宣教;尽量以病情为主,设计最经济有效的治疗方案;提高医护人员从业技能及道德品质.结论:对等候区手术患者家属进行积极有效的心理干预,可很大程度上减轻患者家属的焦虑程度,缓和医患关系,一定程度上提升了医疗质量.     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

数字量子模拟已经应用到两费米子体系了（英文）

In a recent work,a group of researchers led by Gui-Lu Long of Tsinghua University proposed a digital quantum simulation algorithm for the dynamics of interacting quantum systems in real space.They experimentally implemented the algorithm to simulate the dynamics of two interacting fermions using a nuclear magnetic resonance(NMR)setup[1].     

基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.     

普通话在线游戏学习系统的研究与应用

针对希望进一步掌握普通话口语学习的外国学习者,该研究提出了一种普通话游戏学习系统.系统的学习模式结合了计算机技术和语言学研究成果,打破了传统的教学模式的限制,对学习者进行实时评测,提供学习报告与口语学习的最终评定结果.结果表明,该系统能够较为有效地辅助外国学习者的普通话口语学习.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.