ユーロ圏の資本配分の地理学 - himaginary’s diary
というNBER論文が上がっている（ungated版へのリンクがある著者の一人のページ）。原題は「The Geography of Capital Allocation in the Euro Area」で、著者はRoland Beck（ECB）、Antonio Coppola（スタンフォード大）、Angus J. Lewis（同）、Matteo Maggiori（同）、Martin Schmitz（ECB）、Jesse Schreger（コロンビア大）。 以下はその要旨。 We assess the pattern of Euro Area financial integration adjusting for the role of “onshore offshore financial centers” (OOFCs) within the Euro Area. The OOFCs o
JSAI2014行けなかったしいくつか読んでみる-複雑ネットワーク- - KIWAM_KEN_DIARY
昨日は読んでいたら３時回っていて、駅まで全力ダッシュするはめになったので平日は自重気味で行く。 有向ネットワークの構造が情報拡散に与える影響の分析 ネットワーク構造と情報拡散の関係を明らかにするため、ネットワーク関する13個の指標を用意。ある一つの指標だけを変化させ、そのネットワークで情報拡散シミュレーションを行う。指標の増減と情報が伝わったノード数（以下期待影響度）との相関を見る事で、情報拡散と関連の強い指標を検出する。 その結果、ノード内次数相関と期待影響度に極めて強い相関がある事がわかった。ノード内次数相関が高いということは、任意のノードの入次数と出次数がほとんど同じ本数だけあるという事になる。 そのほか、到達可能率（任意の2つのノードの組み合わせに対してリンクをたどって到達できる比率）や次数相関に関連した指標が相関が高く出ている。 これらの結果を考慮したネットワークを作成してみると
LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』 | AIDB
大規模言語モデル（LLM）は、質問応答、翻訳、テキスト要約など、さまざまなNLPタスクで優れた性能を発揮しています。しかし、モデルはしばしば正確な事実知識を捉えるのが難しく、根拠のない回答を生成することあります。この問題を解決するために、Amazonなどの研究者らが『Graph Neural Prompting（GNP）』という新しいフレームワークを考案しました。このフレームワークは、LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。 従来の方法では、モデルに学習データを追加するためには高いコストがかかりました。しかし、GNPを用いることで、より低いコストで高い成果を得ることができます。さらに、この方法はカスタマイズが非常に柔軟であり、特定のドメインや業界に合わせて調整することが可能です。 この記事では、この興味深い研究について詳しく解説していきます
東工大ら、企業間取引ネットワークの統計性を再現する数理モデルを構築
東京工業大学(東工大)は4月16日、ソニーCSLと共同で企業間取引ネットワークの特徴的な統計性を再現する数理モデルの構築に成功したと発表した。成果は、東工大大学院総合理工学研究科学院生の三浦航大氏と高安美佐子准教授、ソニーCSLの高安秀樹シニアリサーチャーらの研究グループによるもの。研究の詳細な内容は、4月16日発行の米物理学会誌「Physical Review Letters」電子版に掲載され、また同月20日発行の雑誌版に掲載される予定だ。 近年、自然界や生命現象、社会現象に見られるさまざまな複雑な現象を、要素間のネットワーク構造を基盤にした複雑システムとして考察する研究が大きく発展し、その中で、「スケールフリー性」を持つネットワークの普遍的特性やその生因に関心が集まっている。 フリースケール性とは、広くは、特徴的な大きさが存在しない性質を意味し、フラクタルと同義語だ。今回の発表では、複
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