Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Network Science: 7th International Winter Conference, NetSci-X 2022, Porto, Portugal, February 8-11, 2022, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
Kitos knygos pagal šią temą:
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book constitutes the refereed proceedings of the 7th International Conference and School of Network Science, NetSci-X 2022, held in Porto, Portugal, in February 2021.





The 13 full papers were carefully reviewed and selected from 19 submissions. The papers deal with the study of network models in domains ranging from biology and physics to computer science, from financial markets to cultural integration, and from social media to infectious diseases.

Using localized attacks with probabilistic failures to model seismic events over physical-logical interdependent network.- A Historical Perspective On International Treaties Via Hypernetwork Science.- On the Number of Edges of the Frechet Mean and Median Graphs.- Core but not Peripheral Online Social Ties is a Protective Factor against Depression: Evidence from a Nationally Representative Sample of Young Adults.- Deep Topological Embedding with Convolutional Neural Networks for Complex Network Classification.- Modularity-based Backbone Extraction in Weighted Complex Networks.- Vessel destination prediction using a graph-based machine learning model.- Hunting for Dual-target Set on a Class of Hierarchical Networks.- Generalized Linear Models Network Autoregression .- Constructing Provably Robust Scale-free Networks.- Functional characterization of transcriptional regulatory networks of yeast species.- Competitive Information Spreading on Modular Networks.- HyperNetVec: Fast and Scalable Hierarchical Embedding for Hypergraphs.