Mesh网络（Mesh Network）、无线传感网（Wireless Sensor Network，WSN）和自组织网络（ad hoc Network）是三种不同类型的网络，它们在结构和应用方面有所区别：
摘要：城市威胁背景下无人机集群自组织搜索移动目标问题，是无人机集群作战应用的一个重要发展方向。采用基于Agent的复杂系统建模仿真工具，构建了无人机集群搜索仿真模型框架，设计实现了无人机集群自组织搜索模型。在考虑无人机集群作战可能受到威胁的背景下，展示了无人机集群自组织搜索概念，探索了使用基于概率的有限状态机模型实现集群自主决策的解决方案，并通过案例进行了分析验证。该仿真模型为无人机集群作战应用研究提供了参考案例、模型支撑和实验平台。
最优化原理：如果节点J是在节点I到节点K的最优路径上，那么，从J到K的最优路径也必定沿着同样的路由路径。最优化原则的一个直接结果：从所有的源到一个指定目标的最优路径的集合构成了一棵以目标节点为根的汇集树
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
在自组织群体中，个体是愚蠢的，群体则完全不同，其相对于个体实现了智慧上的飞跃。具体的例子有很多，包括鱼群、鸟群、蚁群，甚至菌群。
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到，资源管理还需要完善三个方面的能力分别是： 1、完善资源使用收集反馈机制，资源分配出去之后，使用率怎么样？效果怎么样？应该有一个收集反馈机制。 2、资源分配策略智能学习能力，结合收集反馈的信息，可以动态调整资源分配调度策略，具有自主学习决策的能力。 3、异构集群的管理能力，当前资源管理平台，主要聚焦在同构平台，异构平台在工业界是一个非常现实的问题，老机器还要发挥余热，新机器要充分挖掘性能潜力，就同时存在新老并存的场面。资源管理框架应该要能抽象异构平
想比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析来找到变量之间的关系。
大家好，我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 本章只会看到搜索问题的一个内容, 即根据给定的数值在一个列表（数组）中进行搜索. 有两种对列表内数据进行搜索的方法：顺序搜索和二叉搜索. 当数据项在列表内随机排列的时候可以使用顺序搜索, 而当数据项在列表内有序排列的时候则会用到二叉搜索。
Scrum项目的基本模式很简单，这对于想要敏捷的团队来说非常有吸引力。如果只是有效地采用Scum，那么我们都将运行敏捷的团队！但是许多团队发现他们在使用Scrum时遇到了麻烦，并且通常最终会感觉像是一个“空”的实现。
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
6月29日，“永不落幕的数博会”2020系列活动之“数博发布”在国家大数据(贵州)综合试验区展示中心举行，旺链科技CEO刘涛出席并重磅发布最新产品——VoneDAO区块链自组织平台。
自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。
6月20日，众享链网共识决策委员会第十二次会议举行，并对外宣布采用由旺链科技研发的VoneDAO进行链网节点的生态治理，打造企业联盟级DAO。旺链科技副总经理蔡茂华受邀出席会议，并发表主题为《VoneDAO自组织协作平台》的演讲，和众享链网各超级节点就DAO组织管理进行了深入交流。
敏捷开发是以用户的需求为核心，通过不断迭代、小步快跑、循序渐进的方法进行软件产品的研发，在迭代研发过程中的产品都需要经过测试，具备可视化、可集成和可运行使用的特征。
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
2021年“乌镇时间”即将开启。由国家互联网信息办公室和浙江省人民政府共同举办的2021年世界互联网大会乌镇峰会，将于9月26日至28日在浙江乌镇召开，作为世界互联网大会“1+3”架构的重要组成部分，“互联网之光”博览会则将于9月25日率先拉开帷幕。
CDMA，码分多址，对每一个数据比特都进行编码，如 1 编码为（1,1,-1,1,1,1,-1,-1）（实际要长得多），0编码相反。编码后发送到无线链路，每个比特发送都需要 1 比特时隙时间。当无干扰时，接收方通过编码序列（1,1,-1,1,1,1,-1,-1）可以得到原数据比特。当有干扰时，CMDA 认为链路信号是叠加的，不同设备使用不同的编码，信号叠加后，如果编码是精心挑选的，接收方仍可通过编码序列恢复算法恢复特定设备的原数据比特。
先固定当前的正态分布不变，获取每个点由每个数据点生成的概率。然后固定改生成概率不变，根据数据点和生成概率，获取更佳的正态分布，如此循环反复，直至参数收敛。得到合理的一组正态分布。
在前文中，我们提到了基线估计的背景，标准定义，以及目前常用的手段[1]。从本文开始，我们将针对前文提到的手段，详细论述具体的算法如何应用到生产环境中。
在这篇论文中，研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声，即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时，在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样，导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗，属于标签噪声；右边的图像中，草原占据了整个图像的大部分，同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置，属于背景噪声。
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
阅读本文前请先思考： 区块链的核心和本质是什么？ 去中心化的逻辑是什么？ 2018年区块链的发展处于什么阶段？
Nested Selves: Self-Organisation and Shared Markov Blankets in Prenatal Development in Humans
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
3月10日消息，根据美国怀俄明州参议院委员发布的听证会视频，参议院委员会已经投票通过关于允许DAO在该州正式注册的法案。
历史上的每一次金融变革，都离不开技术的创新，从传统金融到互联网金融的发展，其实都是基于创新的条件下在推进，只有不断提高用户的服务水平，才能增强在市场上的竞争力。
群机器人 群体机器人技术是一个非常有吸引力的研究领域，它基于将群体智能的范式和方法应用于简单的同质机器人组，以分布式和分散的方式进行协调，以执行单个机器人无法完成的困难任务。
论文标题：A Mesoscale Plasticity for Efficient AI Learning
许多机器学习方法（如典型的监督式学习）是基于有效地函数优化，并且，使用误差的反向传播（Werbos, 1974; Rumelhart et al., 1986）来计算任意参数化函数的梯度的能力是一个很关键的突破，这在下文我们将详细描述。在假设1中，我们声称大脑也是，至少部分是，优化机（optimization machine，指具有优化函数能力的装置）。但是，究竟说大脑可以优化成本函数是什么意思呢？毕竟，许多自然界中的许多过程都可以被视为优化。例如，物理定律通常被认为是最小化一个动作的功能，而进化优化的是复制基因（replicator）在长时间尺度上的适应性。要明确的是，我们的主张是：（a）大脑在学习期间具有强大的信用分配机制，允许它通过调整每个神经元的属性以提升全局输出结果，以此来优化多层网络中的全局目标函数，以及（b）大脑具有确定哪些成本函数对应其哪些子网络的机制，即，成本函数是高度可调的，这是由进化逐步形成并与动物的生理需求相匹配。因此，大脑使用成本函数作为其发展的关键驱动力，就像现代机器学习系统一样。
https://www.nature.com/articles/s41396-021-00942-w
DAO作为当下风靡全球的自组织，以其广纳人才和高效协作的特色备受青睐。区别于传统公司，DAO组织不需要办公场地，成员间也不需要互相认识，甚至不需要工作交接。基于工作流程发起的任务完全是开放的，所有人都能够参与，并在完成后获得奖励。如旺链科技创始人刘涛所指出的，“DAO的关键不在于流程式的协作，只在于任务是否完成，这将是未来组织的发展方向。”
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/N8QEe_TVgOG8MGgM2RiM3g
主成分分析（PCA）是一种统计算法，用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之，主要组成部分，ÿ，是我们数据集中变量的线性组合， X，那里的权重， ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
系统动力学（System Dynamics）是一门以系统思考为基础、并结合了计算机仿真模型的理论。该领域的研究起源于美国麻省理工学院杰伊•福瑞斯特（Jay W. Forrester）教授的名著《工业动力学》。由于初期它主要应用于工业企业管理，故称为工业动力学。随着该学科的发展，其应用范围日益扩大，遍及经济社会等各类系统，故改称为系统动力学。[1]
新生婴儿立即表现出对物体、数字、人和语言的复杂知识,这一事实驳斥了这样的假设,即他们的大脑只不过是吸收环境强加给他们的任何东⻄的空白板、海绵。一个简单的预测随之而来:如果我们可以解剖新生儿的大脑,我们应该在出生时甚至更早的时候观察到与这些主要知识领域相对应的组织良好的神经元结构
越是大公司，流程越落后，越僵化。大公司成功的原因在于积累丰厚，打个不好的比喻就是地主家有余粮，冬天不容易饿死。但是地主的儿子不见得比穷人的儿子有能力。 一、Scrum是什么 Scrum 是一个用于开发和维持复杂产品的框架 ，是一个增量的、迭代的开发过程。在这个框架中，整个开发过程由若干个短的迭代周期组成，一个短的迭代周期称为一个Sprint，每个Sprint的建议长度是2到4周(互联网产品研发可以使用1周的Sprint)。在Scrum中，使用产品Backlog来管理产品的需求，产品backlog是一个按照商
8月26日，「魔灯院首届元宇宙论坛」在广州成功举办。在本次论坛中，魔灯院首次打造元宇宙事件IP，现场汇聚近200位青年企业家以及对元宇宙上下游相关的企业家跨界对话，捕获前瞻价值，链接产业人脉，共话新蓝海。
最近有一篇论文非常喜欢： 无限循环：通过算法识别图像中周期性的图案，然后生成无限循环图像。
蜂窝网络中的蜂窝塔(cell tower)，IEEE 802.11无线局域网中的接入点(Access Point , AP)
本专著尝试提出一种可以在统计意义上与其他“事物”区分的每个“事物”的理论。随之而来的统计独立性，通过马尔科夫毯介导，涉及到在越来越高的时空尺度上递归组合的整体（事物）。这种分解提供了对小事物的描述，例如，通过薛定谔方程的量子力学，通过统计力学和相关波动定理的小事物的整体，再到通过经典力学的大事物的描述。这些描述与自主或主动的事物的贝叶斯力学相辅相成。尽管这项工作提供了对每个“事物”的制定，但其主要贡献是研究马尔科夫毯对自组织到非平衡稳态的影响。简而言之，我们恢复了一个信息几何学和相应的自由能原理，使人们能够将某物的内部状态解释为代表或对其外部状态进行推断。随之而来的贝叶斯力学与量子力学、统计力学和经典力学兼容，可能提供对类似生命的粒子的正式描述。
A Conceptual Consideration of the Free Energy Principle in Cognitive Maps: How Cognitive Maps Help Reduce Surprise
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
文章作者来自ThoughtWorks：张硕，图片来自网络。 我们看了太多失败的和即将失败的项目，在软件领域更是如此。每天早上醒来在朋友圈里看到半夜更新的，不是身在国外的朋友，就是在办公室为了项目上线而加班的朋友。 Edward Yourdon为那种项目约束与目标之间相差一倍以上的软件项目专门写了一本书，叫《死亡行军（Death march）》。 我曾经亲眼见证过几个“死亡行军”项目的立项过程。 其中一个项目，那时候我才工作不久，一个项目从无到有，“大领导”希望在21天之后上线，这个日期包含了周六和周日
【用于智能车辆系统的结构化轮廓和空间信息道路检测的优化卷积神经网络】“据说道路检测是遥感分析中的一个主要研究领域，由于数据的复杂性，它通常很复杂，因为它在外观上有所不同，类间和类内差异较小，这往往会导致道路提取中的错误和差距”。此外，大多数监督学习技术都存在人工标注价格高或训练数据不足的问题。因此，拟引入一种新的道路检测模型。这项工作利用了一个基于VGG网络体系结构的连体完全卷积网络（称为“s-FCN-loc”），该网络考虑了语义轮廓、RGB通道和位置，从而可以在精确分割道路区域之前进行。作为主要贡献，我们进行了超像素分割，将RGB图像作为FCN网络的输入，并将图像的道路区域设置为目标。此外，使用AND运算对分割输出进行融合，以获得准确检测道路区域的最终分割输出。为了使检测更加准确，FCN的卷积层通过一种新的改进模型（称为面向距离的海狮算法（DSLnO）模型）进行优化选择。所提出的DSLnO+FCN模型实现了最小的负测度值，准确率比传统方法高8.2%。最后，在KITTI道路检测数据集上对该方法进行了评价，取得了较好的效果。对积极措施和消极措施进行了分析。
目的：“集成项目管理”旨在按照某个剪裁自组织的标准过程集合的、集成的、妥善定义的过程（项目已定义过程）来管理项目和管理相关利益者的介入。
在传统企业中，要想达到高绩效，往往是需要非常多的管理过程参与。也就是说，我们会制定许多的规则、制度以及奖惩措施，并通过各种激励手段来达到让团队努力冲冲冲的干劲。而在敏捷中，我们提倡的是自组织、自管理的团队，而且从头到尾，我们也一直强调 SM 要以领导的方式来带领团队，而不是管理。
AP1--------------------------AP2 两个基站 ||----------------------------------|| A ------------------ ---------------- B
clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输
世界是普遍联系、永恒发展的，这是我很欣赏的一名大学马原老师奉为圭臬的话，也是给我很大触动的金玉良言。世界是一个大系统，其中有纷繁复杂的事物，用独特的行为方式互相影响，或直接或间接，要么直截了当因果相连，要么兜兜转转蝴蝶效应。如果持不可知论，世界将永存混沌。系统总是比看上去复杂，但是其中玄妙又遵循因果。依照系统思考的基本原则，系统的行为总是由系统的结构决定。我们不愿意看到的很多现象，归根结底都是系统性问题，是系统的内部结构决定的行为特征。这是一个很重要的问题。我们只有正视并承认这一点才有重塑系统的勇气和可能。
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