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摘要：大规模合作对于实现人类可持续的未来至关重要。然而，实现集体，合作的行为 - 在复杂环境中聪明的参与者共同改善了他们的福祉 - 认为这是鲜为人知的。复杂的系统科学（CSS）对集体现象，合作的演变以及可以维持两者兼而有之的机构提供了丰富的理解。然而，该领域的许多理论都无法完全考虑个人级别的复杂性和环境环境，这是出于障碍性的目的，并且因为尚不清楚如何严格地做到这一点。这些元素在多种强化学习（MARL）中被很好地捕获，该学习最近着重于合作（人工）智能。但是，典型的MARL模拟在计算上可能是昂贵的，并且可以解释挑战。在本演讲中，我建议桥接CSS和MARL提供新的方向。通过研究集体增强学习的非线性动力学，我们可以更好地理解在复杂的环境中，个人决策如何成为可持续未来的集体行动。
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![b'composites，[14 \ xe2 \ x80 \ x9316]聚合物粘合剂，[17 \ xe2 \ x80 \ x9319]和添加剂[19,20]，以改善Li-Cells中的Si-Electrode性能。在硅阳极中涉及金属碳化物是尚未探讨增加容量和周期寿命的另一种策略。首先，据报道，具有特定微观结构的复合硅/Wolfram Carbide@Graphene可维持高初始库仑效率和较长的循环寿命，从而减轻了结构变化。 [21]相比之下，还报道了良好的电 - 化学性能，以Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Mo 2 C @Si Mo 2 C的形式形式的金属碳化物（Mo 2 C，Cr 2 c 3等）进行了鲜明的表现。 [22]此外，碳化物通常还可以提供出色的导电骨架，以提高Si的电子电导率，这要归功于存在降低电子传递电阻的纳米传导通道。 [23,24]'](/simg/9/9536fe4cbba8b087ce049a15cc98c3ec59c25caa.webp)