机构化
Stonybrok大学
教育类
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Stony Brook 美国纽约
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关于 :Stony Brook大学是一个教育组织,总部设在美国纽约Stony Brookbetway亚洲以研究对题目的贡献著称:人口与毒物控制组织有32534名作者出版68218出版物,收到3035131引用并称纽约州立大学Stonybrok & SUNYstonybrok
题目:人口统计,毒物控制,量子染色体,大hadron对接器,夸克
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一号
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2
论文类
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Stonybrok大学
一号
TL;DR:文章审视经济行动嵌入社会关系结构的程度,现代产业社会,并争论说,试图重归社会结构的改革派经济学家用丹尼斯错误批评的“超社会化方式”重归社会结构
抽象性 :行为和机制如何受社会关系影响是社会理论经典问题之一本文探讨经济行动嵌入现代产业社会社会社会关系结构的程度新分类学常例为这种行为提供“不社会化”或原子化驱动解释,但试图恢复社会结构的改革派经济学家则用丹尼斯错误批评的“超社会化方式”恢复社会结构社会化程度不足和过度化账户在忽略社会关系持续结构方面自相矛盾地相似,复杂的经济行动说明必须考虑到它嵌入于这种结构中。betway亚洲由Oliver Williamson研究程序评析推理
25 601引用
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TL;DR:千基因组项目综合描述人类常见基因变异,对多群化个体应用全基因变序,并使用低覆盖全代序列、深异组序列和稠密微数组组合重构26个群2 504人的基因组
抽象性 :千基因组项目综合描述人类常见基因变异,对多群化的多元化个人群应用全基因序列重构26组2 504人的基因组 使用低覆盖全基因排序 深片测序 稠密微数组演算八千八百多万变异物(8 470万单核多态化物(SNPssssssssssssssssssssssss)360万短插入/删除(indelssssssssssssss)和60万结构变异物sssse资源中包含>99%sNP变异,频率为>1%我们描述基因变异分布全局样本 并讨论对常见疾病研究的影响
12 661引用
TL;DR:文章中显示查找质子-质子碰撞标准模型HiggsborsonLHCATLAS检测器,其意义为5.9标准偏差,对应背景波动概率1.7x10-9
抽象性 :LHC标准模型Higgsboson显示质子-质子与ATLAS检测器相冲突数据集对应综合发光度约4.8fb-1采集2011年mathML源码和5.8fb-1 View MathML源码2012年8TeV数据中H+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++清晰证据生成中性boson并测量View质量与1.7x10-9背景波动概率相对应的5.9标准偏差与标准模型Higgsbos的生成和衰变相容
9282引用
TL;DR:最近艾滋病引起的发病率和死亡率下降可归因于使用强化抗逆转录病毒疗法
抽象性 :后天免疫机能丧失综合症(艾滋病)相关发病率和死亡率最近显著下降分析1255名病人的数据, 每人至少有一CD4+计数低于100立方公尺,自1994年1月至1997年6月的城市患者死亡率从1995年的29.4%.下降到1997年第二季度的8.8%.死亡率下降,不分性别、种族、年龄和风险因素传播艾滋病毒三大机会感染(肺炎卡因伊肺炎、子宫复合病和细胞寄生病毒视网膜炎)的发病率从1994年的21.9/100下降到1997年年中3.7/100故障率模型增加t
9116引用
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Stonybrok大学
一号
TL;DR:DeepWalk如本文所述使用从短游中获取的本地信息学习潜在表达方式,将行等同句子,它编码持续向量空间的社会关系,很容易被统计模型所利用。
抽象性 :DeepWalk展示新手法 学习网络中顶点的潜在表示隐型表示法编码持续向量空间的社会关系,很容易被统计模型所利用DeepWalk泛泛地描述语言建模和无监督特征学习方面最近的进展(或深学习)从词序到图解.DeepWalk使用本地信息从短路随机游学所得信息学习潜在表示方式,将行道处理等同句子DeepWalk对博客Catalog、Flickr和YouTube等社交网络多标签分类任务的潜在表示DeepWalk优于挑战性基线 允许全局浏览网络 特别是在缺少信息时DeepWalk表示法提供F1评分比竞技方法高10%,标签数据稀疏在某些实验中, DeepWalk表示法能超过所有基准方法,同时使用比培训数据少60%。deepWalk也可以缩放网络学习算法构建有用的增量结果,可微小地并行使用性能使得它适合大类实战应用,如网络分类和异常检测
8 117引用
作者类
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名称 | H-index | 论文类 | 引用 |
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中林王 | 245 | 2529 | 25903 |
丹尼斯W迪克森 | 公元191 | 1243 | 148488 |
金贤哲 | 176 | 4076 | 183227 |
大卫贝克 | 173 | 1226 | 109377 |
J.N.巴特勒 | 172 | 2525 | 175561 |
罗德里克T布朗森市 | 169号 | 679 | 107702 |
诺拉DVolkow系统 | 165 | 958 | 107463 |
约万米洛舍维奇 | 152 | 1433 | 106802 |
托马斯EStarzl | 150 | 1625 | 91704 |
保罗波佛塔 | 148号 | 1455 | 93876 |
雅克班卓 | 143 | 634 | 99261 |
赖瑞R贵宾 | 143 | 472 | 85306 |
约翰DE.加布里埃尔 | 142 | 480 | 68254 |
亚历山大米洛夫 | 142 | 1143 | 93374 |
明日夏南 | 142 | 1805 | 14774 |