通过可扩展的动态消息传递方法，我们证明了如何将网络上限制传播过程的有效使用与优化任务结合起来，例如识别最具影响力的传播者、针对特定的监管网络进行干预、制定传染病和金融系统的传播策略，以及演示了该方法在多种实际场景中的效果。

Aug, 2016

许多大型网络的连接特性满足幂律分布，这是由于网络持续扩展且新的节点倾向于连接到已经存在的高度连接节点，远超个体系统的特定机制，因此大型网络的发展是受到自组织现象的稳健规律支配的。

Oct, 1999

该研究使用一种新模型生成网络结构，此模型可模拟复杂网络的主要属性，例如节点度数不同，度相关性不同等，并且具有应用于引用网络的实际意义。

Mar, 2013

该文研究了一种基于 Bayesian 多层模型的方法，能够将各个系统之间的数据进行整合，并且能够将领域专业知识编码到系统、子组或整个有效群体的模型中，以强化转移学习并实现更深入的人口层面洞察。

May, 2023

讨论在分布式计算系统中，如何通过自适应采样算法实现对空间现象的分布式协调估计，以达到对精度和效率进行可调平衡的采样过程。

Oct, 2022

研究多层网络在复杂系统的作用，探究多层结构所带来的动态与功能影响，以及多层网络模型可以适应实际系统多重关系以及多交互子系统的特点，从而加深对于多层网络传播过程和物理现象的研究，和在多层网络中加强对于复杂系统全面准确理解的重要性。

Apr, 2016

提出一种多重网络的建模框架，其中节点可以属于不同的网络，并定义了新的多重网络的度量标准以及模拟它们演化的相关影响因素，如不同层之间的耦合和节点到达时间分布等。节点的到达时间对于网络的拓扑结构的演变产生了显著影响，尤其是在度分布、平均最短路径和相互依赖性方面。

Feb, 2013

通过在模型中使用外部和宽波动的火源以及代理人收获和利用树木来解决植物收获和火灾传播之间的冲突，模拟生态系统工程策略的两种主要演化创新，并讨论其对复杂生态系统的人工智能管理的影响。

Dec, 2022

本文介绍了利用扩散策略开发分布式算法解决多任务问题的方法，通过最小化适当的均方误差标准和 L2 正则化共同推断在网络覆盖区域内需要推断的多个最佳参数向量。在本文中，分析了算法在平均值和均方误差意义下的稳定性和收敛性，并进行了模拟以验证理论发现，同时还说明了网络内应用于光谱感应、目标定位和高光谱数据分离的几种有用应用程序。

Nov, 2013

通过直接节点间合作训练的机器学习模型中，我们探讨了连接节点的网络拓扑对其性能的影响，研究了不同类型的拓扑对知识传播的作用，揭示了节点的连接性和网络性质在此过程中的不同角色，证明了知识传播不仅仅需要节点之间的弱连通性，而且较为集中的节点在传播中起到了重要作用，而紧密结合的群体则严重阻碍了知识传播。

Jul, 2023