- 优化网络对齐方式以提高匹配的邻域一致性;
- 迭代的n人公共物品博弈的友好竞争解决方案;
- Deepfake和2020年美国大选：（没有）发生什么;
- 聚变能源的潜在早期市场;
- 超级传播者离开，超级传播发生：传染性异质性和封锁对群体免疫的影响;
- 如何处理假新闻：可视化虚假信息;
优化网络对齐方式以提高匹配的邻域一致性
原文标题： Refining Network Alignment to Improve Matched Neighborhood Consistency
地址： http://arxiv.org/abs/2101.08808
作者： Mark Heimann, Xiyuan Chen, Fatemeh Vahedian, Danai Koutra
摘要： 网络对齐，或在不同图中的节点之间寻找有意义的节点对应关系的任务，是具有许多科学和工业应用的重要图挖掘任务。网络对齐的一个重要原则是匹配邻域一致性（MNC）：在一个图中靠近的节点应该与在另一个图中靠近的节点匹配。我们从理论上证明了MNC与对准精度之间的密切关系。由于许多现有的网络对齐方法都难以在困难的情况下保持拓扑一致性，因此我们展示了如何通过改进其MNC来完善其解决方案。我们的改进方法RefiNA易于实现，允许可扩展的稀疏近似，并且可以事后与任何网络对齐方法配对。大量实验表明，RefiNA可以将多种无监督网络对齐方法的准确性提高多达90％，从而使其具有足够的鲁棒性，可以对齐拓扑比以前工作中所考虑的多5倍的图。
迭代的n人公共物品博弈的友好竞争解决方案
原文标题： Friendly-rivalry solution to the iterated n-person public-goods game
地址： http://arxiv.org/abs/2008.00243
作者： Yohsuke Murase, Seung Ki Baek
摘要： 重复的互动促进了理性个体之间在未来的阴影下的合作，但是当涉及大量容易出错的个体时，很难保持合作。建立合作纳什均衡的一种方法是找到一种“友好竞争”策略，该策略旨在充分合作，但决不允许合作者过上更好的生活。最近的研究表明，对于存在错误的迭代囚徒困境，可以设计以下五个规则来设计一个友好的对手：如果每个人都做到了，则进行合作，接受对自己错误的惩罚，对叛逃进行惩罚，如果发现违规行为，则恢复合作机会和其他所有情况下的缺陷。在这项工作中，我们通过归纳这五个规则，为迭代的 n 人公共物品博弈构建了一种友好的竞争策略。最终的策略将参考之前的 m = 2n-1 轮次做出决定。从某种意义上说，没有突变策略在该种群中比中立突变体具有更高的固定机率，因此， n = 2 的友好竞争策略固有地具有演化鲁棒性。我们的演化模拟确实显示了在 n = 2 和 3 的广泛环境条件下，所提出策略的出色性能。
Deepfake和2020年美国大选：（没有）发生什么
原文标题： Deepfakes and the 2020 US elections: what (did not) happen
地址： http://arxiv.org/abs/2101.09092
作者： João Paulo Meneses
摘要： 对于2016年美国大选期间被告知的虚假信息量感到震惊，学者，政治和记者预测，最糟糕的假货将于2018年开始浮出水面。毕竟，人们认为2020年美国大选最安全在美国历史上。本文寻求一个明显矛盾的解释：我们认为，正是不同类型的警告和恐惧的乘以和共轭创造了阻止恶意的政治假货影响2020年美国大选的条件。从这些警告中，我们确定了四个因素（社会网络的积极作用，新法律，获取人工智能的困难以及对社会的更好理解）。但是，尽管该公式在美国2020年已被证明是有效的，但假设它可以在其他政治环境中重复使用是不正确的。
聚变能源的潜在早期市场
原文标题： Potential Early Markets for Fusion Energy
地址： http://arxiv.org/abs/2101.09150
作者： Malcolm C. Handley, Daniel Slesinski, Scott C. Hsu
摘要： 我们基于对许多相关的最新研究和报告的分析和综合，确定了聚变能源的潜在早期市场及其预计的成本目标。由于私人聚变公司渴望在2040年之前开始商业部署，因此我们考虑了2035年的潜在聚变市场，包括电力，工艺加热和氢气生产。我们以各种方式考虑“一切照旧”和高可再生能源渗透率情景，以及最高100 / tCO _2 的碳定价。主要发现是，聚变技术开发商应首先关注高价的全球电力市场，并包括集成式蓄热器，以实现收入最大化并在可再生能源普及率较高的市场中竞争。工艺热和氢气的生产将是早期聚变的艰难市场，但可能会随着聚变的发展以及聚变的平均电力成本低于50美元/兆瓦时_mathrm e 而向聚变开放。最后，我们讨论了融合工厂通过热电联产（例如，脱盐，直接空气收集或区域供热）增加收入并降低资本成本（例如，通过最大程度地减少建设时间和利息或通过改造燃煤电厂）的潜在方法。
超级传播者离开，超级传播发生：传染性异质性和封锁对群体免疫的影响
原文标题： Super-Spreaders Out, Super-Spreading In: The Effects of Infectiousness Heterogeneity and Lockdowns on Herd Immunity
地址： http://arxiv.org/abs/2101.09188
作者： Jhonatan Tavori, Hanoch Levy
摘要： 最近，[8]提出传染病个体间传染性（和易感性）的异质性在影响牛群免疫阈值（HIT）中起着重要作用。这种异质性已在COVID-19中观察到，并被认为是过度分散（或“超扩散”）。 [8]的模型表明，超级传播者对有效繁殖因子R做出了重要贡献，并且他们很可能在此过程的早期受到感染和免疫。因此，在R_0 = 3（归因于COVID-19）下，牛群免疫阈值（HIT）低至5％，而传统模型则为67％[1,2,4,10]。这项工作是对[8]的后续研究，并提出传染性（易感性）的异质性具有两个“面”，其混合会严重影响HIT：（1）个人特质和（2）基于事件的传染性（易感性）。前者是特定个体（超级传播者）的个人特征，一旦这些个体具有免疫力便被废除（如[8]）。后者是基于事件的（例如，文化超级传播事件），并且即使在超级传播者免疫之后，在整个过程中仍然有效。我们扩展[8]的模型以说明这两个因素，对其进行分析并得出结论，HIT对（1）和（2）之间的混合非常敏感，在R_0 = 3的情况下，HIT可以在5％和67之间变化％。来自COVID-19的初步数据表明，未达到5％的畜群免疫力。我们着眼于运营方面，并分析锁定策略对疾病传播的影响。我们发现畜群免疫力（和HIT）对锁定类型非常敏感。虽然某些封锁会积极影响疾病的封锁并提高牛群免疫力，但其他一些则会产生不利影响并降低牛群免疫力。
如何处理假新闻：可视化虚假信息
原文标题： How to Deal with Fake News: Visualizing Disinformation
地址： http://arxiv.org/abs/2101.09251
作者： F. Espinoza (1) Department of Physics, Astronomy, Hofstra University, Hempstead, NY. USA. (2) Department of Chemistry, Physics-Adolescence Education, SUNY Old Westbury, Old Westbury, NY. USA
摘要： 所谓的假新闻所表现出的当前公众对处理虚假信息的焦虑感，是由对某些群体的阴谋信念引发的对最近事件的反应所敏锐地展现出来的。提出了一种处理虚假信息的模型。它基于对虚假信息与波动现象类似行为的演示。有两个标准构成了对抗信息失真的有害影响的基础：使用基于怀疑主义的折射介质作为默认模式，以及使用极化作为过滤器机制来基于证据分析其优劣。批判性思维得到了增强，因为第一种解决了确认偏差的有害影响，第二种趋向于归因的趋势，这两种行为都破坏了我们理性思考和采取行动的努力。这种策略的好处包括将虚假信息作为独立存在的现象进行认知的重新表述，当它被视为由团体或个人拥有时，消除了它的负面含义。
声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://www.complexly.cn （提供RSS订阅）进行同步更新。个性化论文阅读与推荐请访问 https://arxiv.complexly.cn 平台。