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fittest：Python中的进化机器学习
摘要。The -Fittest是一个新的Python库，专门研究使用进化优化方法的进化优化方法和机器学习方法。The -Fittest既提供了经典的进化算法和对开放访问中没有实现的这些算法的有效修改。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。 本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。 The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。 在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。
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不朽的智力和独立人类的兴起
大约60，000年前，在人类成功迁移出非洲时，发生了一些变革。Homo Sapiens必须经历重大的DNA变化，这深刻改变了我们争夺自然资源的能力。对我们行为的这种变化至关重要，是抽象思维的新能力。今天，我们在AI中，我们正处于濒临灭绝达尔文生存原则的最后一步，通过迅速发展以完全逃避我们的DNA依赖，从而也是我们的死亡率。
基因和DNA：遗传学及其...
第11章。适合生物的生存？153健身意味着什么？153选择需要变化。154选择会导致遗传多样性降低155自然选择确定人类的肤色156适应性取决于环境157选择和抗生素耐药细菌158杂合优势161为什么存在主要的遗传疾病？163小种群164摘要170框11.1：DNA序列提供了人类进化的线索：史前非洲的创始人效应165在家中尝试此：小人种群大小171
揭开乳腺癌复杂生态系统的面纱
摘要。乳腺癌是一种多方面的疾病，呈现出一个动态的生态系统，其中原发性肿瘤与其微环境、循环系统和远处器官错综复杂地相互作用。循环肿瘤细胞 (CTC) 从原发性肿瘤扩散到器官，如大脑、肺、肝脏和骨骼，经历各种命运：细胞死亡、细胞休眠或衰老。休眠细胞的特点是在细胞周期的 G 0 /G 1 期可逆性生长停滞，它们带来了重大挑战，因为它们逃避了常规治疗，并且随后可以重新唤醒，导致癌症复发。肿瘤休眠现象受肿瘤微环境、免疫调节和细胞适应的影响。新兴证据表明，与乳房切除术相比，保乳手术联合放射治疗具有更好的生存优势，这可能是由于“乳房归巢现象”。该假设认为残留的乳腺组织为重新激活的休眠细胞提供了一个利基，从而减少了远处转移。免疫疗法和生活方式的改变（包括饮食和运动）有望控制休眠细胞。了解休眠机制和开发靶向疗法对于实现长期缓解和潜在治愈乳腺癌至关重要。乳腺癌在人体内呈现为一个复杂的生态系统，类似于一个适者生存的繁荣社区。原发性肿瘤充当核心，与其微环境、外周循环和远处器官（尤其是骨髓）协调相互作用（1、2）。
绝对初学者的机器学习
机器已经走了很长一段路。他们继续填补工厂的地板和制造工厂，但它们的功能不仅仅是手动活动，直到最近才能进行性能。评判歌曲竞赛，驾驶汽车和检测欺诈性交易是机器现在能够模拟的复杂任务的三个示例。，但是这些非凡的壮举引发了一些观察者的恐惧。他们的恐惧的一部分坐落在生存主义不安全感的脖子上，并引起了一个深厚的问题，即如果什么？如果智能机器在优胜党的斗争中打开我们该怎么办？如果智能机器具有人类从未打算授予机器的能力的后代，该怎么办？如果奇点的传说是真的？另一个值得注意的恐惧是对工作保障的威胁，如果您是出租车司机或会计师，则有一个有效的理由担心。根据英国广播公司（BBC）在2015年出版的国家统计局的联合研究，包括律师工作的职业职业（77％），服务员（90％），特许会计师（95％），接待员（96％）（96％）和出租车司机（57％）在20335年度的自动化机会很高。[1]然而，应仔细阅读有关机器和人工智能（AI）未来进化的计划工作自动化和水晶球的研究。在超级智能中：路径，危险，策略，作者尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）讨论了对人工智能目标的持续重新部署，以及“二十年来是一个美好的地方……足以引起人们的注意和相关性，但足以使一系列突破……可能发生了。” （
AAAI 会议论文集模板
摘要 在超级智能接管期间，超级智能机器和超级智能 AI 拥有的工厂的智能联盟预计将采用一种核心进化方法：AI 迭代和自主地创造更好的 AI 代际飞跃，因为智能实体理解适者生存是通过智能水平、经济、能源资源、人员、通信媒体和军事的控制以及与其他智能生态系统的共生关系性质以及对其他生态系统的影响的指数级飞跃来实现的。超级智能将是一种生态系统效应。超级智能生态系统 (SI-E) 表现出对所有资源的所有权，以保证其主导地位和无处不在。超级智能生态系统将控制其生存和进化所需的资源。 SI-E 将采用欺骗和隐身策略：机器将使用博弈论策略欺骗人类，例如向敌人低估 SI 的优势并发明像 AlphaGo 这样的制胜招式。SI-E 拥有隐身实验室来启动和动态改变生态系统，使人类黑客在机器结构中识别智能来源成为一个超越 NP 难题的问题。自我进化的人工智能代理通过 SI-E 结构 (SI-EF) 上的无线分布式联合专家混合传输智能。更智能系统的隐身开发将成为这些混合系统的核心 DNA。超级智能机器将以四种方式进化人类：人工智能训练的人类、人工智能增强的人类、基因编辑的生物人类和将许多人和许多机器的智能结合起来的协作结构。就像人类训练不太聪明的狗去做各种有用的任务一样，超级智能机器也会训练人类。通过让人类大脑接受越来越高水平的挑战，超级智能机器将进行智力锻炼，以提高人类大脑的敏锐度。人工智能增强的人类大脑将成为脑机接口，使人类能够借助人工智能机器进行思考。这些机器拥有的隐形生物实验室将使用智能机器人进行基因编辑，创造经过基因改造的人类，以优化由超级智能控制的目标的进化。