• 图神经网络实用指南;
• 离网…然后再次返回？美国街道网络规划设计的最新发展;
• 意见动态模型的新自由度：尺度的任意性;
• 使用图模态障碍的聚类间传输控制;
• 大流行病的教训：基于主体的计算模型方法，用于评估实现必要的社会行为改变的下游和上游措施;
• 使用Twitter分析围绕秘鲁指责的用户反应;
• 分支过程模型中的联系人跟踪和超级传播者;
• SIR等平均场理论在讨论COVID-19的非均值问题上的应用和扩展;
• 城市形态和增长的基于分形的模型与空间分析-以中国深圳为例;
• 资源有限的Covid-19疫苗接种策略-基于社会网络图的模型;
• 配置模型中的联系人跟踪;
• 第二波感染的前兆：德国目前COVID-19死亡人数的分析;

图神经网络实用指南

原文标题： A Practical Guide to Graph Neural Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2010.05234

作者： Isaac Ronald Ward, Jack Joyner, Casey Lickfold, Stash Rowe, Yulan Guo, Mohammed Bennamoun

摘要： 图神经网络（GNN）最近在人工智能领域变得越来越流行，这是由于它们具有将相对非结构化数据类型作为输入数据的独特能力。尽管GNN架构的某些元素在概念上与传统的神经网络（以及神经网络的变体）在操作上相似，但其他元素则代表了与传统深度学习技术的不同。本教程通过整理和介绍有关最常见类型的GNN的动机，概念，数学和应用的详细信息，向普通的深度学习爱好者展示GNN的功能和新颖性。重要的是，我们以介绍性的步调简要介绍了本教程以及可使用的代码示例，从而为理解和使用GNN提供了实用且可访问的指南。

离网…然后再次返回？美国街道网络规划设计的最新发展

原文标题： Off the Grid… and Back Again? The Recent Evolution of American Street Network Planning and Design

地址： http://arxiv.org/abs/2010.04771

作者： Geoff Boeing

摘要： 这项形态学研究确定并衡量了美国街道网络设计在全国范围内的最新趋势。从历史上看，正交的街道网格提供了互连性和密度，研究人员认为这是减少车辆行驶和排放以及增加道路安全和体育锻炼的重要因素。在20世纪，随着城市化在汽车依赖周围蔓延，规划实践的网格化程度下降，城市形式的紧凑性，密度和连通性也下降。但是人们对美国各地的综合经验趋势知之甚少，尤其是近年来。这项研究使用公开和公开的数据来检查整个美国的地区街道网络。它为此处定义为网格化的街道网络质量开发了理论和测量框架。它测量从1940年到1990年代网格化度，方向顺序，直线度，四向相交和相交密度如何下降，而死角和块长增加。但是，自2000年以来，这些趋势已经反弹，转回历史设计模式。然而，尽管出现了反弹，但在控制地形和建筑环境因素时，1939年以后的所有十年都比1940年前的网格度低。更高的网格度与更少的汽车拥有量相关联-汽车本身与行进的车辆公里数和温室气体排放量之间有着公认的关系-同时控制密度，家庭和家庭规模，收入，工作距离，街道网络谷物和当地地形。互连的网格状街道网络为从业人员提供了一个重要工具，可以减少汽车的依赖性和排放。建立后，街道格局将决定多个世纪的城市空间结构，因此，积极的规划至关重要。

意见动态模型的新自由度：尺度的任意性

原文标题： A new degree of freedom for opinion dynamics models: the arbitrariness of scales

地址： http://arxiv.org/abs/2010.04788

作者： Dino Carpentras, Alejandro Dinkelberg, Michael Quayle

摘要： 已经开发了舆论动力学模型来研究和预测舆论的演变。已经对这些模型进行了深入研究，尤其是探索了不同的规则和拓扑，可以将这些模型视为两个自由度。在本文中，我们介绍了可以被认为是第三自由度的东西。由于无法不计量就直接访问某人的观点，因此我们始终需要选择一种将现实世界的观点（例如反特朗普）转化为数字的方法。但是，这种转换的属性通常不会在观点动力学文献中讨论。例如，最基本的是要知道这种将意见转换为数字的方式应该是唯一的，或者是否有可能做到；在后一种情况下，比例尺的选择将如何影响模型动力学。在本文中，我们将使用心理计量学中发展的知识来探讨这个问题。一百多年来，这个领域一直在研究如何将心理构造（例如意见）转化为数字。我们首先通过观察意见动态中的一个简单例子来介绍这种现象。然后，我们提供了必要的数学背景，并分析了Hegselmann和Krause提出的三种意见动力学模型。最后，我们在完美比例（无限精度）和真实比例的情况下，都使用基于主体的模拟对模型进行测试。在理论分析和仿真中，我们都显示了比例尺的选择（即使在精确度和精确度都很高的情况下）如何能够强烈改变模型的动力学。实际上，通过选择不同的比例，可以（1）找到不同数量的最终意见簇，（2）更改最终意见分布的平均值，直到 pm 100 ％的变化，以及（3）甚至将一个模型转换为另一个模型。

使用图模态障碍的聚类间传输控制

原文标题： Inter-cluster Transmission Control Using Graph Modal Barriers

地址： http://arxiv.org/abs/2010.04790

作者： Leiming Zhang, Brian M. Sadler, Rick S. Blum, Subhrajit Bhattacharya

摘要： 在本文中，我们考虑了跨图传输的问题以及如何使用有限的资源有效地控制/限制它。传输可以表示跨社会网络的信息传输，跨计算机网络的恶意病毒传播或跨社区的传染病传播。关键的见解是根据图的瓶颈边在减少图中两个或多个强连接的群集之间的连接中的作用，为其分配适当的权重。选择性减少关键边的权重（暗示降低的传输速率）有助于限制从一个群集到另一个群集的传输。我们将这些称为障碍权重，其计算基于图拉普拉斯算子的特征向量。与其他有关图分区和聚类的工作不同，我们通过为边分配权重而不是执行离散的图切割来完全规避相关的计算复杂性。这使我们能够对我们提出的方法提供强有力的理论结果。我们还开发了近似值，该近似值允许仅使用图上的邻域通信进行障碍物权重的低复杂度分布式计算。

大流行病的教训：基于主体的计算模型方法，用于评估实现必要的社会行为改变的下游和上游措施

原文标题： Lessons from Pandemics: Computational agent-based model approach for estimation of downstream and upstream measures to achieve requisite societal behavioural changes

地址： http://arxiv.org/abs/2010.04833

作者： Pradipta Banerjee, Subhrabrata Choudhury

摘要： 如果不及时采取预防，治疗和改革措施，那么诸如COVID-19之类的大流行病就可能造成持久的周期性破坏，这对人类生存提出了巨大的多维挑战。各地的科学家和政策制定者都在努力实现R leq 1的目标，同时CoVID-19患者的人数也有所减少。为了社会隔离，已在全球范围内实施了封锁。但是，即使达到了所需的R值状态，它也远非安全的。随着正常的社会活动和区域间旅行的恢复，未受感染的无症状携带者收缩病毒的危险以及先前受影响患者中病毒的重新激活的隐患日益凸显。该病毒由于其复活的机会，其突变和适应性而构成了进一步的威胁，从而使医学喘息机会有限。问题随着人口密度的增加而加剧，同时随着社会经济地理文化和人类活动参数的变化而变化。这种人畜共患的流行病揭示了所有国家在确保社会总体福祉方面的主要挑战。通过持续实时分析有关社会活动和疾病/健康指标的特定地区实时数据，确保制定政策方案来设想危机情景可能是唯一的解决方案。讨论了一种方法视角，以解决紧密相关的联合国可持续发展目标（2、3、6、12和13），以开发基于通用计算主体的模型，以估算实现必要的社会行为改变所需的下游和上游措施。有关未来稳定可持续发展方案的条件和选项的预后知识。

使用Twitter分析围绕秘鲁指责的用户反应

原文标题： Analysis of Users Reaction around Impeachment in Peru using Twitter

地址： http://arxiv.org/abs/2010.04877

作者： Josimar Edinson Chire Saire, Esteban Wilfredo Vilca Zuñiga

摘要： Covid-19大流行在南美国家引发了许多问题，并显示了其他隐藏的问题。每个国家的政府都分析了自己的情况，并决定将采用哪些卫生政策。秘鲁是南美地区中部的一个国家，第一例病例报告于3月6日发生。此外，在地面边界，海上和空中建立了封锁基地。秘鲁政府分析了背景，并提出了有关健康，经济，就业，运输的许多政策。但是，这些行动不足以解决由于过去政府而导致医院以前缺乏基础设施的问题。另一方面，在这一大流行时期证明了议会中的各种政党及其寻求自身利益的证据。考虑到以前在卫生，经济政策方面缺乏成功的情况，开始了有关可能弹imp的讨论。因此，这项工作的主要目的是使用Twitter查找有关用户在谈论什么以及对秘鲁人口产生了什么影响的证据。

分支过程模型中的联系人跟踪和超级传播者

原文标题： Contact Tracing & Super-Spreaders in the Branching-Process Model

地址： http://arxiv.org/abs/2010.04942

作者： Johannes Müller, Volker Hösel

摘要： 近年来，很明显超级传播事件起着重要作用，特别是在空气传播的传播中。我们研究了一种超级传播者事件的新型模型，该模型不是基于接触结构而是基于随机接触率：许多个体在单个接触事件中被同步感染。我们使用分支过程方法进行联系跟踪，以分析超级传播者事件对联系跟踪的影响。粗略地说，我们发现，如果症状的比例小，跟踪概率高或潜伏期明显大于潜伏期，那么在存在超级传播者的情况下进行接触跟踪更为有效。在其他情况下，超级传播者可以减少联系人跟踪的影响。使用适用于SARS-CoV-2的参数进行的数值分析表明，超级扩散器不会在感染时严重降低接触追踪的影响。

SIR等平均场理论在讨论COVID-19的非均值问题上的应用和扩展

原文标题： Application and Extension of Mean-Field Theory such as SIR to Discuss the Non-Mean Field Problem of COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2010.05116

作者： Hiroshi Isshiki, Masao Namiki

摘要： 有效感染机会人群（EIOP）的概念已被纳入SIQR模型，并假定该EIOP会随着感染的传播而改变，因此被称为有效SIQR模型。使用此模型进行计算时，未感染的种群S随着时间的流逝而减少。但是，当EIOP N由于任何原因增加时，感染阈值就会变得大于1。即使在第一波似乎已经消退之后，感染也开始再次传播。首先，我们找到EIOP变化曲线，以使该模型的计算结果与第一波和第二波的数据相匹配。然后，我们使用此曲线仅拟合第二波的数据，并预测第三波。在新的冠状病毒感染的情况下，对数据收集进行各种限制以识别数学模型的各个系数，其真实价值几乎是未知的。因此，本文的讨论仅涉及用于预测计算的数据拟合。因此，没有针对真实值的模拟。但是，由于感染者的数据反映了真实值，因此数据拟合的结果可以用于预测感染者，孤立的接受者，住院病人和重病患者。它们对于定性了解感染很有用。 EIOP的思想很重要，因为它将均值域和非均值域联系起来，但是数据的存在是必不可少的，仅凭该理论就无法模拟非均值域。我们开发了两种方法来处理没有足够数据的非平均场案例。我们已经简要介绍了它们。

城市形态和增长的基于分形的模型与空间分析-以中国深圳为例

原文标题： Fractal-based modeling and spatial analysis of urban form and growth: a case study of Shenzhen in China

地址： http://arxiv.org/abs/2010.05225

作者： Xiaoming Man, Yanguang Chen

摘要： 城市发展的分形维数曲线可以用S形函数建模，包括逻辑函数和二次逻辑函数。不同类型的逻辑函数表示不同的空间动力学。西方城市增长的分形维数曲线遵循共同的逻辑函数，而中国北方城市的这些分形曲线遵循二次逻辑函数。现在我们想知道是否所有中国城市都遵循相同的城市演变规则。本文致力于探讨中国南方深圳城市的分形和分形维数特性。将城市区域划分为四个子区域：ArcGIS技术；采用盒计数法提取空间数据集；采用最小二乘回归法估计分形参数。结果表明：（1）深圳城市形态具有清晰的分形结构，但不同分区的分形维数值不同； （2）这四个研究区域的分形维数增长曲线只能通过共同的逻辑函数建模，拟合优度随时间增加； （3）深圳的城市增长高峰已经在1986年之前，分形维数增长已接近其最大容量。可以得出结论，深圳的城市形态具有多重分形的特征，通过自组织，分形结构逐渐趋于完善，但其土地资源已达到增长的极限。深圳城市增长的分形维数曲线与欧美城市的分维数曲线相似，但与中国北方城市的分形维数曲线不同。这表明中国北方和南方之间存在着微妙的城市发展动力机制。

资源有限的Covid-19疫苗接种策略-基于社会网络图的模型

原文标题： Covid-19 vaccination strategies with limited resources – a model based on social network graphs

地址： http://arxiv.org/abs/2010.05312

作者： Simone Santini

摘要： 我们建立了一种感染扩散模型，该模型考虑了弱势群体的存在以及个人社会关系的可变性。我们开发了一个划分的幂律模型，在弱势群体和一般人群之间建立了幂律联系，并考虑了这些联系以及弱势群体之间的联系，作为我们在测试中有所不同的参数。我们使用该模型在以下两个假设下研究多种疫苗接种策略：首先，我们假设疫苗的可用性有限，但是疫苗接种能力是无限的，因此可以在短时间内施用所有可用剂量（相对于演化而言可忽略不计）流行）。然后，我们假设疫苗接种能力有限，因此就流行病的发展而言，必须在不可忽略的时间内给予剂量。我们针对各种社会参数制定了最佳策略，其中策略包括（1）对弱势人群接种的疫苗比例和（2）对普通人群接种的疫苗标准。在疫苗接种能力有限的情况下，分数（1）是时间的函数，我们研究如何对其进行优化以最大程度地减少受害者的数量。

配置模型中的联系人跟踪

原文标题： Contact tracing in configuration models

地址： http://arxiv.org/abs/2010.05590

作者： Ivan Kryven, Clara Stegehuis

摘要： 隔离和联系人跟踪是缓解流行病爆发的流行的特殊做法。但是，目前很少有数学理论可用来评估网络在这些实践的有效性中的作用。在本文中，我们研究在网络空模型（配置模型）中将接触者追踪和隔离相结合的过程如何影响流行的最终规模。即，我们假设受感染的顶点可以自我隔离并以给定的成功概率来跟踪其感染者。反过来，被追踪的感染者也不太可能感染其他人。我们表明，这种跟踪过程的有效性在很大程度上取决于网络结构。与以前的发现相反，跟踪过程不一定在异构度较高的网络上更有效。我们还表明，网络集群以非平凡的方式影响跟踪过程的有效性：根据传染性参数，集群网络上的联系人跟踪可能比没有集群的网络上的跟踪效率更高或更低。

第二波感染的前兆：德国目前COVID-19死亡人数的分析

原文标题： The foreshadow of a second wave: An analysis of current COVID-19 fatalities in Germany

地址： http://arxiv.org/abs/2010.05850

作者： Matthias Linden, Jonas Dehning, Sebastian B. Mohr, Jan Mohring, Michael Meyer-Hermann, Iris Pigeot, Anita Schöbel, Viola Priesemann

摘要： SARS-CoV-2的第二次浪潮正在数十个国家中展开。然而，第二波在新报告的病例中很明显地表现出来，但是与第一波相比死亡人数更少。在德国的过去三个月中，报告的病例增加了五倍或更多，而死亡人数几乎没有增加。这种差异加剧了人们的猜测，即报告病例的增加不会反映第二波，而只是反映了更广泛的检验。我们发现，这种明显的差异在很大程度上可以由受感染者的年龄结构来解释，并预测在不久的将来死亡人数会显著增加，这是因为传播范围再次扩大到了老年群体。为了重新建立控制，并避免在超过TTI容量时出现临界点，必须降低案例数量。否则，控制扩散和保护弱势群体将需要在医院达到容纳能力时采取更多限制性措施。

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