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网络分析最新视觉报道_网络分析仪可以测试哪些参数(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

网络分析

网络中心度详解：如何计算节点重要性？网络中心度（Network Centrality）是社会网络分析中的重要概念，用于衡量节点在网络中的重要性。不同的中心度指标可以揭示网络中不同方面的结构特征。以下是一些常见的网络中心度指标及其分析方法：度中心度（Degree Centrality）定义：一个节点的度中心度是指它直接连接的边的数量。分析：度中心度高的节点通常在网络中拥有更多的直接联系，可能是信息传播的关键节点。接近中心度（Closeness Centrality）定义：一个节点的接近中心度是指它到网络中所有其他节点的平均距离。分析：接近中心度高的节点可以更快地接触到网络中的其他所有节点，适合作为信息传播的中介。介数中心度（Betweenness Centrality）定义：一个节点的介数中心度是指它在网络中所有最短路径上出现的频率。分析：介数中心度高的节点在网络中扮演着桥梁的角色，控制着信息的流动。特征向量中心度（Eigenvector Centrality）定义：一个节点的特征向量中心度是基于它连接的节点的中心度来计算的。分析：特征向量中心度高的节点不仅自身重要，而且与许多重要的节点相连。 PageRank 定义：PageRank是一种特殊类型的特征向量中心度，最初用于网页排名。分析：PageRank高的节点被认为是网络中的关键节点，具有较高的影响力。 Katz中心度定义：Katz中心度考虑了节点的直接和间接连接。分析：Katz中心度高的节点可能通过多跳连接对网络有较大影响。分析这些指标时，你可以按照以下步骤进行：数据收集：首先，需要收集网络数据，这可能包括节点列表和边列表。计算中心度：使用适当的算法计算每个节点的中心度指标。可视化：使用网络图来可视化中心度，突出显示中心度较高的节点。解释结果：根据中心度的高低，解释节点在网络中的作用和重要性。应用：将分析结果应用于实际问题，比如社交网络分析、疾病传播模型或组织结构优化。

黄河城市群网络结构与驱动因素研究 𐟌 利用2000—2020年全行业企业总部-分支关系的大数据，结合社会网络分析、多维邻近和空间分析方法，研究了黄河三大城市群的网络结构演化特征及其驱动因素。 𐟔 研究发现： 1️⃣ 城市网络节点的空间极化现象显著，且具有层级性。山东半岛城市群的网络结构最为成熟，一、二层级城市占比最高，其次是中原城市群，关中平原城市群最低。 2️⃣ 城市网络轴线及其层级特征明显，网络关联程度东部强于西部，并随时间逐步增强。形成了以青岛、济南、郑州、西安为中心的星形放射状骨架，但城市群之间的横向跨界联系较弱。 3️⃣ 青岛、济南、郑州、西安的中心度-中介中心度形成“高-高”组合，成为城市群网络的“中枢”和“桥梁”。 4️⃣ 城市网络社区受边界阻隔效应、邻域效应和外溢效应的影响，总体形成“三大一小”的社区结构和“先集聚、后融合”的演变趋势。 5️⃣ 地理邻近、制度邻近、社会邻近对城市网络发育具有正向作用，而产业邻近则发挥负向抑制作用。 𐟓ˆ 通过这些研究，可以更好地理解黄河城市群的网络结构演变及其背后的驱动因素，为城市规划和政策制定提供参考。

ArcGIS全能！制图需求秒懂！ ArcGIS，GIS，按需求做图，作图，绘图，制图，出图。各种GIS图均可做，可接急单。量大从优，可以讲价！ 𐟌 数据可视化：高程图、坡度图、坡向图等； 𐟏ž️ 水文分析图； 𐟛 ️ 缓冲区分析图； 𐟓ˆ 核密度分析； 𐟓Š 土地利用现状图； 𐟓Š 土地利用转移矩阵； 𐟚𖢀♂️ 网络分析：可达性分析、步行指数、两步搜索移动法、空间自相关、莫兰指数； 𐟌🠩妄Ÿ影像数据与预处理：NDVI和植被覆盖度图、监督分类； 𐟌𑠦䍨⫦Œ‡数/植被覆盖度计算； 𐟌🠩妄Ÿ生态指数RSEI； 𐟌𑠥œŸ地利用/植被类型解译； 𐟏ž️ DEM地形数据：高程、坡度、坡向分析图； 𐟌𓠩€‰址分析/适宜性评价/生态敏感性评价； 𐟓ˆ 生态适宜性分析、地表温度反演等。

「易建联」据网络分析是假瓜，有人PS图造谣。看图：

8种常见脑图谱及其应用场景介绍脑图谱（Brain Atlases）在神经科学研究中扮演着重要角色，它们不仅用于标准化脑分区，还帮助研究脑网络连接和脑部结构与功能。以下是几种在神经科学领域常用的脑图谱，每种图谱都有其独特的分区方式和适用场景： 𐟌 Allen Brain Atlas 由Allen Institute开发，包含人类、小鼠和其他物种的脑图谱。除了结构分区，还提供基因表达数据，有助于探究基因与脑功能、行为的关系。 𐟏레arvard-Oxford Atlas 由哈佛大学和牛津大学共同开发，广泛应用于fMRI研究。它将脑分为皮层和皮层下区域，包含48个皮层区和21个皮层下区，分区清晰明了，适合功能性成像研究。 𐟌 Human Connectome Project (HCP) Atlas HCP是一个国际研究项目，旨在提供全面的人脑结构和功能连接图谱。HCP图谱包含全脑的高分辨率分区，是目前最细致的功能连接图谱之一。 𐟌�eo 7/17 Network Atlas 由Yeo等人提出，将脑分为7个大网络（如默认模式网络、注意网络等）和17个细化网络。7个网络分辨率适合宏观功能网络分析，而17个分区则提供了更细化的研究视角。 𐟌 Brainnetome Atlas 由Brainnetome中心开发的高分辨率图谱，将脑分为246个皮层和皮层下区域，支持精细的脑分区。基于多模态数据，Brainnetome图谱分区更精细，适合详细的脑区功能和连接分析。 𐟧頔alairach Atlas Talairach和Tournoux设计的三维脑图谱，是最早的标准化脑图谱之一。它用于将脑图像精确定位到三维坐标，便于脑部特定区域的精准定位和比较。 𐟌 Desikan-Killiany Atlas 主要用于脑皮层分区，将皮层分为34个区域，基于FreeSurfer处理软件构建。以解剖学为基础的皮层分区，常用于皮层厚度和脑结构研究。这些脑图谱为神经科学研究提供了强大的工具，帮助科学家们更深入地了解大脑的结构和功能。

如何三个月自学网络安全？作为一个非网络安全专业背景的人，通过自学网络安全，我成功入职了一家互联网公司的网络安全部门，月薪高达15K。以下是我总结的三个月自学网络安全的学习路线和方法，希望对你们有帮助。 𐟍’ 网络安全基础（1-2周） 𐟓š 书籍：《网络安全基础》 𐟒𛠨熩⑯𜚦Ÿ站张老师-《网络安全入门》网络安全是一个关于保护信息和系统免受攻击的世界，我们需要学习和理解各种网络威胁的能力，以及利用这些知识保护网络资产的能力。网络安全基础是这个能力的基础理论框架。 𐟒𛠧𓻧𛟥’Œ网络管理（2-3周，重点） 𐟒𛠨熩⑯𜚊某站李老师-《Windows系统管理》某站李老师-《Linux系统安全》某站张老师-《网络协议与分析》除了基本的操作系统知识，你需要掌握网络的基本原理和协议，这对于理解和保护网络通信至关重要。 𐟒𛠧𜖧若’Œ脚本语言（2周左右，重点） 𐟒𛠨熩⑯𜚦Ÿ站-《Python网络编程基础》 𐟓š 书籍：《Python网络编程》编程和脚本语言是网络安全专家的重要工具，它们可以帮助你自动化安全测试、编写安全工具和分析日志。 𐟒𛠥…襷奅𗥒Œ实践（1周左右） 𐟒𛠨熩⑯𜚊某站王老师-《Wireshark网络分析》某站王老师-《Nmap网络扫描》 𐟓š 书籍：《Kali Linux高级渗透测试》掌握常用的安全工具，如Wireshark用于网络分析，Nmap用于网络扫描，以及Kali Linux上的渗透测试工具，对于实际的安全操作和防御非常有用。 𐟒𛠦𓕥𞋦𓕨焥’Œ道德规范（1周左右） 𐟓š 书籍：《网络安全法律法规》《网络安全道德与伦理》了解网络安全相关的法律法规和道德规范，这对于确保你的工作合法合规至关重要。 𐟙𐟏𜠦𘩩樦醒：好记性不如烂笔头，在学习网络安全的过程中，记住两个一定：一定要动手操作，一定要多做笔记，这样才能事半功倍。记得每天进步一点点，早日实现上岸梦想！加油哦！𐟒ꀀ

生态系统研究：未来方向与关键问题这篇文章汇集了几位知名学者对生态系统研究的一些关键回顾，特别是对未来研究提出了一些建议，部分内容如下： 𐟓ˆ 数据驱动分析——当前生态系统研究主要依赖案例研究和质性分析，而定量研究仍显不足。未来研究可以利用大数据和新兴分析工具进行以下探索：社交网络分析（SNA）分析生态系统成员之间的合作网络，揭示影响生态系统稳定性和创新能力的关键节点。研究生态系统内的资源流动模式，以及资源分配如何影响创新成果。专利引用与技术轨迹分析通过专利数据追踪生态系统中的技术知识流动，评估技术互补性和创新协同效应。探索专利引用网络与生态系统内价值捕捉之间的关系。 𐟔„ 生态系统演化的动态研究——生态系统并非静态存在，而是在技术、市场和政策的影响下不断变化。未来研究可以聚焦于：生态系统重构与颠覆研究当新技术或新进入者出现时，现有生态系统如何重组或被颠覆。探讨颠覆性创新对生态系统成员的角色分配和协作模式的影响。政策与生态系统动态监管机构如何促进生态系统的健康发展，同时避免价值捕捉不平衡。政府政策（如标准制定、补贴或反垄断措施）对生态系统结构和成员行为的影响。 𐟓š 跨学科融合——创新生态系统研究可以与其他创新研究领域相结合，以形成更全面的分析框架。特别是商业模式与价值捕捉、开放式创新的整合以及知识生态系统的协同效应等方面：商业模式与价值捕捉平台企业如何设计商业模式，以最大化生态系统整体价值的同时确保自身的收益。不同商业模式如何影响生态系统内的资源分配和创新速度。新技术引入后，生态系统成员如何调整其商业模式以适应新环境。开放式创新的整合如何通过生态系统机制激励成员分享知识，同时保护知识产权。开放式创新是否会改变生态系统的治理方式和价值分配模式。开放式创新的动态如何影响生态系统成员的行为和创新成果。知识生态系统的协同效应知识生态系统如何为创新生态系统提供技术和理论支持。两种生态系统之间的互动是否会影响创新的速度和方向。知识共享机制如何在创新和知识生态系统中形成共性。这些研究方向将有助于更深入地理解生态系统的复杂性和动态性，为未来的研究和实际应用提供更多启示。

机器学习在对冲策略中的五大应用场景在《机器学习X量化交易》系列中，我们将探讨机器学习在量化对冲策略中的重要作用。对冲策略是一种金融策略，旨在通过投资于相关性负向或不完全正相关的资产，来减少整体投资组合的风险和市场波动性。以下是机器学习在对冲策略中的五大应用场景： 𐟓ˆ 市场趋势预测与对冲时间序列分析：使用ARIMA模型分析股票价格历史数据，识别潜在的市场趋势变化，为对冲操作提供数据支持。神经网络：利用LSTM等网络分析复杂的市场数据，预测市场长期趋势，以便在对冲策略中适时调整投资组合。 𐟓‰ 资产价格波动性预测与对冲随机森林：分析多种市场因素对资产价格的影响，预测价格波动，为对冲策略中选择合适的对冲工具（如期权、期货）提供依据。支持向量机 (SVM)：用于精准预测资产价格走势，辅助决定何时进入或退出市场，以减少对冲成本。 𐟛᯸ 风险分析与对冲策略优化逻辑回归和决策树：分析和预测不同市场情境下的风险，帮助制定更为精确的对冲策略，如通过分析市场波动性来决定对冲头寸的大小。 𐟒𘠤𚤦˜“执行与成本优化算法交易：利用机器学习算法自动化实施对冲策略，优化交易时机和成本，如通过预测市场最佳交易点来减少滑点成本。 ❤️ 基于情感分析的对冲策略自然语言处理 (NLP)：分析新闻和社交媒体的情绪倾向，预测市场情绪变化，以此调整对冲策略，比如在市场恐慌情绪高涨时增加对冲头寸。通过这些应用场景，机器学习可以帮助投资者制定更为精确和高效的对冲策略，从而在复杂的市场环境中获得更好的投资回报。

关于gps,gis相关书籍推荐 𐟓šGIS电子书推荐 𐟓–汤国安｜ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程第二版；适合所有GIS专业的学生！本书详细介绍了ArcGIS的基础知识、空间分析工具以及地学分析实例。内容包括： ArcGIS简介空间数据的采集与组织空间数据的转换与处理空间数据的可视化表达 GIS空间分析导论矢量数据的空间分析栅格数据的空间分析三维分析地统计分析水文分析空间分析建模综合分析练习重点章节： ArcGIS地理信息系统介绍及空间分析功能概述空间数据的采集与组织方法，包括Shapefile的创建和管理、地理数据库的建立及数据编辑空间数据的转换与处理技巧，涵盖投影变换、数据格式转换、数据处理等空间数据的可视化表达方法，包括数据符号化、专题地图编制等 GIS空间分析导论，介绍空间分析的基本原理与方法矢量数据的空间分析，包括缓冲区分析、叠置分析、网络分析、追踪分析等栅格数据的空间分析，涵盖距离制图、密度制图、栅格插值、表面分析等三维分析，包括创建表面、表面分析、三维要素分析等地统计分析，探索数据方法、空间确定性插值及地统计插值等实践应用与练习，包括学校选址、寻找最佳路径、熊猫分布密度制图等实例这本书是GIS专业学生的理想教材，涵盖了从基础到高级的空间分析技术，适合初学者和有一定经验的用户。

网络药理学助力中药复方轻松发一区SCI 最近大家都在讨论生信，网络药理学更是其中的热门话题。其实，网络药理学真的很简单，就是在线预测嘛！但它能帮你找到中药复方的潜在靶点和通路，真是太棒了！今天我们就来看看一篇基于网络药理学预测并依赖铁死亡的中药复方如何轻松发表一区SCI。 𐟓Š 文章概况期刊名：Phytomedicine 影响因子：7.9 题目：Network pharmacology-based study on the mechanism of ShenKang injection in diabetic kidney disease through Keap1/Nrf2/Ho-1 signaling pathway 𐟒ᠦ€路解析列出肾康注射液（SKI）中的多种成分，并将其输入TCMSP系统进行预测，得到280个潜在基因。将这些基因与可能诱发糖尿病肾病（DKD）的基因取交集，进行GO/KEGG富集分析和药物成分疾病目标网络分析，发现可能影响铁死亡（排名靠后，略显牵强）。进行表型验证，包括小鼠的体重、血脂、肾功能、肾脏组织学和氧化应激水平。检测肾脏内铁离子和铁死亡通路变化。进行细胞实验和影响铁死亡的Keap1/Nrf2/Ho-1通路验证。 𐟛 ️ 数据库和生信工具网络药理学系统：TCMSP system 疾病相关基因检索：GenGards, OMIM, drugbank, TTD, Disgene 蛋白互作分析：Sting 蛋白互作画图：Cytoscape 3.9.0（画图至少花了2个小时） GO/KEGG分析：Metascape数据库 𐟌Ÿ 总结这篇文章通过幻想一个通路，然后利用网络药理学强行解释，再在动物和细胞上找相应的表型。虽然看起来简单，但效果却非常好。希望这篇文章能给你一些启发，毕竟循证医学还是很重要的嘛！