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热能网络作为气体的进化路径...
热能网络（又称A.，公用事业热能网络或用具，清洁热能网络或CTENS，地热能网络或Gens，社区地热，网络地热，地热和第五代供暖和冷却区或5GHCD的不同效率，以供私人和私人供应效率，以供私人和私人供应。 但是，大多数现有系统都是设计和部署为基于校园的系统而不是实用程序系统的，从而将其广泛用作用作脱碳解决方案。 本文强调了餐具的潜力，专门为二线尺度增长而设计，以促进多个清洁能源过渡目标。 这些包括减少排放，供暖和冷却的公平输送，从甲烷气体系统中安全过渡，降低网格的建筑物以及节省成本。 我们建议开发餐具所需的法律和法规创新。 在知识共享，协作计划和审慎的立法的帮助下，TENS为天然气公用事业提供了可行的途径，可以发展为热能公用事业。，公用事业热能网络或用具，清洁热能网络或CTENS，地热能网络或Gens，社区地热，网络地热，地热和第五代供暖和冷却区或5GHCD的不同效率，以供私人和私人供应效率，以供私人和私人供应。但是，大多数现有系统都是设计和部署为基于校园的系统而不是实用程序系统的，从而将其广泛用作用作脱碳解决方案。本文强调了餐具的潜力，专门为二线尺度增长而设计，以促进多个清洁能源过渡目标。这些包括减少排放，供暖和冷却的公平输送，从甲烷气体系统中安全过渡，降低网格的建筑物以及节省成本。我们建议开发餐具所需的法律和法规创新。在知识共享，协作计划和审慎的立法的帮助下，TENS为天然气公用事业提供了可行的途径，可以发展为热能公用事业。
公牛精子的 DNA 甲基化：进化的影响……
摘要：精子的 DNA 甲基化组是由一种独特的表观遗传重编程引起的，这种重编程对于染色质压缩和保护父系遗传至关重要。尽管公牛精液广泛用于人工授精 (AI)，但人们对牛精子表观基因组知之甚少。本综述的目的是根据在人类和模型物种中积累的知识，综合最近对公牛精子甲基化组的研究。我们将讨论精子特异性 DNA 甲基化特征及其潜在的进化影响，特别强调低甲基化区域和重复元素。我们将回顾最近与生育力和年龄相关的公牛精子甲基化组的个体间变异性和个体内可塑性的例子。最后，我们将讨论受精后的父系甲基化组重编程，以及可能涉及表观遗传的机制，并提供一些改变牛重编程动态的干扰的例子。由于人工智能公牛的选择与其基因型密切相关，我们还将讨论序列多态性和 DNA 甲基化之间的复杂相互作用，这既代表了解决 DNA 甲基化在塑造表型中的作用的困难，也代表了更好地理解基因组可塑性的机会。
为什么进化心理学应该放弃模块化
尽管大多数心理学家和哲学家都会为思想带来一定程度的模块化，但进化心理学尤其被认为是极端的大规模模块化 - 这种观念是，思想主要是，即使不是完全由不同的系统或模块组成的观念（Bechtel，2003; Samuels，2000; Samuels，2000，2012）。巨大的模块化是怀疑或彻底拒绝进化心理学的常年理由（有关评论，请参见Goldfinch，2015年），关于思想是大规模模块化的漫长争论，或者在40年中，在40多年中，在观察中没有解决的问题（E.G.G.G.G.G.G.G.G.G. 2005，2005年），2005年，2005年，2005年； Barrett＆Kurzban，2006年，Carruthers，2003年，2006年，Chiappe＆Gardner，2012年，，，， 2008年，Newcombe等人，2009年，2006年；
文化和进化的BDI代理社会模型
摘要 - 代理人之间的代理交换过程通常被理解为代理之间的服务交换过程，然后由所涉及的代理人评估这些服务，从而产生社会交换价值。对于代理商社会的社会平衡，这些价值观应该具有足够的平衡，可以通过代理人本身对社会交流过程进行调节。提出了Netlogo中社会交流过程的自我调节的混合进化模型。但是，社会交流涉及的某些特征与BDI代理更适当地处理。本文提议使用Jacamo框架来开发由文化进化论的代理人组成的代理社会模型，用于文化进化的代理，以自我调节社会交流过程。
脊椎动物全局神经元工作区的进化起源
意识的全局神经元工作空间理论提供了一种明确的功能架构，将意识与认知能力（如感知、注意力、记忆和评估）联系起来。我们表明，主要基于人类研究的全局神经元工作空间的功能架构与描述最小意识的无限联想学习理论提出的认知情感架构相对应。然而，我们认为，当应用于基础脊椎动物时，这两个模型都需要进行重要的修改，以适应人们对脊椎动物大脑进化的了解。最重要的是，比较研究表明，在基础脊椎动物中，全局神经元工作空间是由海马同源物中的事件记忆系统实例化的。这一提议对于理解海马和皮质功能、记忆与意识的进化关系以及统一感知的进化具有可检验的预测和意义。
设计高协同性光学腔的进化算法
量子发射体（例如离子、原子、 NV 中心或量子点）与谐振器光学模式的强耦合和较长的腔光子寿命对于量子光学在基础研究和实用量子技术的众多应用中至关重要。有望满足这些要求的系统是光纤微腔 [1-4]、离子束蚀刻介质谐振器 [5] 或微组装结构 [6]。发射体和腔光子之间的强耦合可以通过很小的腔体体积和非常短的光学腔来实现。然而，对于许多现实的量子装置，由于技术困难，腔镜不能放置得太近：对于囚禁离子系统，短腔会导致介质镜带电并导致射频离子囚禁场畸变 [7]；对于中性原子，由于需要将原子输送到腔内以及需要从光学侧面进入腔体进行冷却和捕获[8,9]，短腔长受到限制。因此，用于量子光学装置应用的光学腔需要结合强耦合率和低损耗，同时保持镜子足够远。实现强耦合的一种方法是使腔体处于（近）同心配置中 [10]。这使腔中心的光模场腰部最小化，从而使发射极-光子耦合最大化，但是由于镜子上的模场直径较大，会增加削波损耗，从而限制了由腔协同性所能实现的最大腔性能。增加腔中心场振幅的另一种方法是通过调制镜子轮廓来创建某种干涉图案 [11]。我们假设我们不受球形腔的限制，即我们可以使用例如聚焦离子束铣削或激光烧蚀来创建任意形状的镜子，如第 6 节中更详细讨论的那样。在这里，我们用数字方式探索了腔镜的调制球面轮廓，这些轮廓会产生高度局部化的腔模式，同时保持较低的损耗。通过这种方法，我们发现了一种镜子轮廓的流形，它可以提供比同心腔更低的损耗率，从而实现更高的协同性。与我们之前的工作 [ 11 ] 相比，在这里我们不需要先验地了解我们想要生成的确切模式形状（特别是特定的
硬件安全性的进化大语言模型
自动化硬件（HW）安全漏洞检测和在设计阶段的缓解措施必须有两个原因：（i）必须在芯片制造之前，因为装修后修复程序可能是昂贵甚至不切实际的； （ii）现代HW的规模和复杂性引起了人们对损害中央情报局三合会的未知漏洞的担忧。虽然大型语言模型（LLM）可以在半导体环境中彻底改变HW设计和测试过程，但可以利用LLMS自动纠正HW设计中固有的安全性 - 相关漏洞。这项研究在寄存器转移水平（RTL）设计中阐述了LLM集成的种子，重点是自主解决与安全有关的漏洞的能力。分析涉及比较方法论，评估可伸缩性，可解释性和识别未来的研究方向。潜在的探索领域包括开发用于HW Secupity任务的专业LLM架构，并使用特定领域的知识来增强模型性能，从而导致可靠的自动化安全性测量和与HW脆弱性相关的降低风险。
evorl：一个GPU加速框架，用于进化增强学习
进化增强学习（EVORL）已成为一种有前途的方法，可以通过将进化计算（EC）与RL整合（EC）范式来克服传统强化学习（RL）的局限性。但是，基于人群的EC的性质大大提高了计算成本，从而限制了大规模设置中算法设计选择和可扩展性的探索。为了应对这一挑战，我们介绍了Evorl 1，这是针对GPU加速的第一个端到端EVORL框架。该框架对加速器（包括环境模拟和EC过程）执行了整个培训管道，通过矢量化和编译技术利用层次并行性，以实现较高的速度和可扩展性。此设计可以在一台计算机上进行有效培训。In addition to its performance-oriented design, EvoRL offers a comprehensive platform for EvoRL research, encompassing implementations of traditional RL algorithms (e.g., A2C, PPO, DDPG, TD3, SAC), Evolutionary Algorithms (e.g., CMA-ES, OpenES, ARS), and hybrid EvoRL paradigms such as Evolutionary-guided RL （例如，ERL，CEM-RL）和基于群体的自动（例如PBT）。该框架的模块化体系结构和用户友好的接口使研究人员可以无缝整合新组件，自定义算法并进行公平的基准测试和消融研究。该项目是开源的，可在以下网址找到：https：//github.com/emi-group/evorl。