- 使用函数数据分析进行噪声数据可视化
数据可视化通过降维是探索性数据分析中的重要工具，本文提出了一种新的数据可视化方法叫做功能信息几何（FIG），该方法结合了经验内在几何（EIG）框架和功能数据分析，以解决维度灾难问题，并在捕捉真实结构、超参数稳健性和计算速度方面优于 EIG - 随机过程的对比表示
本论文提出了一种统一的学习随机过程对比表示的方法，称为 CReSP，从而弥补了精确重构观察数据的方法在高维度或噪声分布复杂时不可靠的缺陷，并在周期函数、三维物体和动态过程的表示学习等方面取得了显著效果，并且该方法对高维度噪声观测的容忍度比传 - 网络几何
网络几何学的三种方法包括潜在空间几何、动力学过程感应几何和最短路径距离感应几何，能够有效地发现网络的分形性、尺度不变性、自相似性等基本对称性，在理论研究和实际应用中具有很大的效用。未来的研究方向和挑战也在这个新领域，可以理解大脑是如何工作的 - 非线性 + 网络：2020 视角
对网络和非线性的几个有趣的主题进行了简要调查，重点介绍了一些方法和思想，包括几个我个人感兴趣的方法和思想，这些方法和思想在未来几年内预计将特别重要。这些主题包括时间网络、网络上的随机和确定性动力学过程、自适应网络和包括网络中三个或多个实体的 - 时间网络的基本优势
本文探讨了时间网络的控制属性，发现与静态网络相比，时间网络能够更快地达到可控性，需要更少的控制能量，并且控制轨迹更加紧凑，从而显著增强了我们控制它们的能力。
- 多层网络中扩散过程的物理学
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。
- 复杂网络上的流行病过程
本论文对流行病传播的理论分析进行了全面的综述，重点阐述了流行病学建模的共性和差异性，并探讨了复杂网络中的扩散和演化问题。
- 本地化思维，本地化行动：大型网络中小型、中型和大型社区的检测
研究网络的 meso-scale 特征，使用不同的 community-identification 程序，比较不同的 community 大小，识别多个 size-resolved 的 community 结构，并提出局部偏置方法比全局 - 多层网络
通过发展有效的框架和工具来研究多层网络，构建术语字典，比较各种概念，讨论数据集和动态过程，以及对多层网络模型的研究进行综述和展望。
- 量化时间分辨率对时变网络的影响
本文讨论时间变化网络的动态过程，着重研究了随机漫步的行为特征，并提出了简单数学框架来描述真实数据集上观察到的行为，从而分析了时间积分技术引入的偏差对时间变化图上动态过程的正确描述的影响。
- 社交网络中的动态和爆发式交互
我们提出了一个用于动态和爆发性社交互动代理联系网络的建模框架，考虑了在短时间尺度内各种尺寸的断开的小组成为接触网络的情况，通过考虑具有记忆效应的转换概率获取不同的接触时间和个体之间的两次接触的时间。
- 复杂网络的结构与功能
这篇论文回顾了近年来研究网络系统（如 Internet、社交网络和生物网络）的各种技术和模型，包括小世界效应、度分布、聚类、网络相关性、随机图模型、网络增长模型和动态过程。