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性是否有著共同的目的，即促進人類學習和交流呢？ ? ? 研究表明，模塊化結構提高了人們的反應能力，而異構網絡中的hub節點能夠幫助人們搜尋信息。這些結果表明，圖學習提供了一個獨特而建設性的視角，通過它
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塊化結構，即識別與其他節點間稀疏連接的密集節點群（也稱為模塊或社區）。社區檢測法[22]實現了這種功能，它隱式地假設網絡中存在模塊。它們已經被成功地應用于生物學的許多研究中（例如識別染色質結構域[29
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分層模塊化信息，產生最優的功能性分離與整合的平衡。 ? 大腦網絡的交叉研究前景 ? 綜上，大腦的分層模塊化結構提供了固有的功能性分離與整合能力，而大腦臨界性可以最大化激活這種固有能力，產生最優的功能性
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物種群運動過程中存在的模塊化結構意味著即使在更大的液體系統中，某些模式的交互也能更持久和穩固（就像在固體大腦中），并且這可以導致在復雜環境中更好的集體決策。 ? 在蟻群和黏菌的網絡中，我們可以找到使用
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度更快。 ? 因此，模塊結構在自然界中廣泛存在。腦的主要結構特征就是模塊性，從大象到人類，皆是如此，以降低新陳代謝。基因圖譜也是模塊化結構，機體因此能夠快速演化、適應環境。 ? ? 人腦連接性的測量
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兩地監管機構、交易所將參考額度使用程度、運行情況、以及市場影響等因素綜合考慮后作適當調整。 9、試點模塊化結構，未來可靈活擴容、擴量、擴市 “滬港通”的設計已預建可延伸性。一旦成功運行一段時間后，在監
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，2009）。給定當前的信息與通訊技術，在日本運營這種智能電網應該是可行的。 此外，非一體化的模塊化結構是創新型的，同時也是環境友好型的。有了電力/信息傳輸系統這樣一個具有自然壟斷性質的基礎設施，各種各樣的
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