population dynamics | BriefGPT

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人口动态的在线控制
基于在线控制的新框架提出来，用于人口控制研究，以解决现有数学模型仅限于特定、无噪声动力学情况而实际人口变化复杂和对抗性的问题。通过使用一组线性动力系统和基于梯度的控制器，实证评估结果验证了该算法在包括 SIR 和复制者动力学的非线性模型中对
PDFa month ago
生态中混合动力系统的弱形态推断
通过数据驱动的方程学习方法，我们开发了一种提取种群动态的混合控制方程和估计所需参数的方法，使短期连续动力系统方程与长期离散方程能够直接评估两个时间尺度之间的相互关系。我们在各种生态场景中展示了该方法的效用，并使用此方法对之前为北美海绵蛾（L
PDFa month ago
基于 Sentinel-1 和 Sentinel-2 的高分辨率人口地图
使用免费且全球可用的 Sentinel-1 和 Sentinel-2 卫星图像以及少量粗糙人口普查区域的集总人口计数进行校准，我们开发了一种名为 POPCORN 的人口映射方法，其数据需求最小，却超越了现有方案的映射准确性，能够生成最新和高
PDF7 months ago
野生鱼类个体复识别的对比学习方法
本研究提出了一种基于对比学习的模型，将物理标记技术替换为图像分析进行个体鉴定，其在对 Symphodus melops 的照片进行处理后，取得了较高的准确率。
PDF2 years ago
AAAI从理解 NSGA-II 的种群动力学到首个已证明的下界
通过第一次对 NSGA-II 人口动态的数学理解，我们证明了适当的人口规模的 NSGA-II 需要 O（Nnlogn）函数评估来查找 OneMinMax 问题的 Pareto 前沿，并且需要 O（Nn^k）个评估来解决带跳跃大小为 k 的
PDF2 years ago
ICLR神经拉格朗日薛定谔桥：扩散模型用于人口动态
本研究提出了使用连续标准化流（CNFs）和动态最优输运方法对种群动态进行建模，以在固定时间点观测到的种群中推断采样轨迹的方法。通过使用正则化神经 SDE 对对流扩散过程进行建模并开发了一个模型架构，可以有效地近似种群级别的动态，即使在高维数
PDF2 years ago
IJCAI聚合异质数据的流行病学建模的差异
本研究通过结合多个不同参数的 SEIR 模型的流行病曲线，生成了三个复杂的流行病情景，并考察了流行病学参数估计的目前现状和局限性，结果表明忽略数据生成过程中的复杂性和异质性会掩盖底层地理和人口特定的流行病动态。
PDF3 years ago
KDD利用辅助数据的集成学习方法进行可解释的半监督人口预测与细分
本文提出一种基于聚合学习范式的方法，对人口普查进行高分辨率的细粒度分析，以此来评估人口数量的动态变化以及气候、自然灾害、基础设施投资、发展政策等对人口数量的影响。我们的简单可解释模型在某些指标上已超越最先进技术，证明该方法的有效性。
PDF5 years ago
百万智能体强化学习的人工智能种群动态研究
本文探究了利用深度强化学习机制使智能体集体行为呈现有序模式的过程，并通过仿真大规模掠食者和被掠食者的世界来验证自然规律是否同样适用于人工智能系统中，实验结果表明基于不同自身利益驱动的智能体群体行为呈现出类似于生态学中的 Lotka-Volt
PDF7 years ago
随机图上的小霍普菲尔德模型
研究了 Hopfield 模型在随机图中的缩放规律下，当每个神经元的平均连接数为有限数时，并且自旋动力学由微观更新规则的同步执行（Little-Hopfield 模型）所支配。该模型在复制对称性的范围内得到了解决，通过分岔分析证明了我们相图
PDF21 years ago