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相互关系的机制和好处
合作是地球生命的核心。她将生物，家庭和社会焊接在一起。研究合作最广泛的工具之一是游戏理论。它结合了理论和实验方法。这使其可以解释广泛的社会行为，包括合作。在这项工作中，可以研究理论和实验方法如何帮助解释各种机制和合作的好处。如果个人知识给出了未来内部互动的援助最高概率，那么他们会从维持其合作关系中获利。这些重复的互动使个人能够交流思想并建立对双方有益的关系，每个人都从中汲取了利益。第2章始于理论和实验文献的概述，这在我们对直接互惠的理解中表明了一些重要的差距。特别是本章表明，理论上预测了行为投诉的策略经验障碍表明。这样做的原因可能是，大多数这些模型和实验都孤立地寻找互动，而人类的社会生活中的大多数都更加复杂。因此，在第3章中，在一个多游戏环境中检查了直接互惠，其中个人与相同或各种合作伙伴进行了两次GLE互动。表明，如果这在战略上是明智的，那么个人能够相互结合，并且认知扭曲对于精确模拟人类行为至关重要。在第4章中，开发了另一种相互的策略，这不是基于游戏过程的明确和精确架设，而是基于行为实验表明，人类玩家的认知技能更现实。最后两章也能够为合作伙伴解释各种社会行为。在文献中，检查了如何通过不同类型的适应症来表明合作意愿。已经表明，过去的行为，无论是直接合作还是合作，都是愿意合作的可靠预测指标，也是第三方认为的。这种行为的一个例子是根据道德价值观行动。第五章节以这种知识为基础，并建立了主要行为的新理论，以便使用信号模型。它显示了道德原则的一致依从性如何在他的信任度上提高个人的声誉，并使他成为首选合作伙伴。鉴于主要行为的深远社会优势，游戏理论和进化原理可以表明合作伙伴选择的动态如何导致以下事实：在个人中，显然是未经调整的行为。
利用互易空间神经网络捕捉长程相互作用
𝑆(𝑘 ⃗ , 𝑟 + 𝑇 ⃗ ) = ∑𝑞 𝑗 exp(−𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑟 −𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑇 ⃗ ) 𝑗 = exp(−𝑖𝑘 ⃗ ∙𝑇 ⃗ ) 𝑆(𝑘 ⃗ , 𝑟 )。至于反转，它
人与人工智能的相互学习设计
过去十年，包括文本分类在内的各个领域对高级自动化和人工智能 (AI) 的需求急剧增加，我们严重依赖它们的性能和可靠性。然而，随着我们越来越依赖人工智能应用程序，它们的算法变得越来越微妙、越来越复杂、越来越难以理解，而此时我们需要更好地理解它们并相信它们能够按预期运行。医疗和网络安全领域的文本分类是一个很好的例子，我们可能希望让人类参与其中。人类专家缺乏处理需要分类的大量和快速数据的能力，而 ML 技术通常无法解释，并且缺乏捕捉做出正确决策和采取行动所需的必要背景的能力。我们提出了一种新的人机学习 (HML) 抽象配置，该配置侧重于相互学习，其中人类和人工智能是合作伙伴。我们采用设计科学研究 (DSR) 来学习和设计 HML 配置的应用程序，该配置结合了软件来支持人类和人工智能的结合。我们通过概念组件及其功能来定义 HML 配置。然后，我们描述了支持人机交互学习的 Fusion 系统的开发。使用来自网络领域的两个文本分类案例研究，我们评估了 Fusion 和所提出的 HML 方法，展示了其优势和挑战。我们的结果表明，领域专家能够随着时间的推移提高 ML 分类性能，同时人类和机器共同开发其概念化，即分类知识。我们将从 DSR 过程中获得的见解概括为“人类参与学习循环”系统的研究人员和设计人员的可行原则。我们在论文的最后讨论了 HML 配置以及捕获和表示人类和机器共同获得的知识的挑战，我们认为这是一个具有巨大潜力的领域。
分散的智能和大数据分析互惠关系
摘要 - 自从2000年代初期对大数据的可用性意识袭击商业世界以来，越来越多的组织已转向数据驱动的方法，从雇用到产品开发的所有事物。Gartner报告说，多达60％的大数据项目无法实施。这意味着了解分析的需求还不够；您需要能够收集数据并有效地工作。此外，人工智能（AI）及其机器学习和深度学习的子集作为大数据项目的强大方法和技术都受到数据偏见和数据质量难题的困扰。同时，讨论了区块链如何帮助解决这些废弃的数据项目以及数据可靠性问题，事实证明，将区块链技术带入大数据分析并创造出了所谓的分散智能，从而使企业提供更大的知名度，安全性，还可以使某些型号的研究范围来解决我们的问题，从而使我们的研究范围有一些问题，我们可以为我们提供一些问题，从而使我们的效率成为我们的研究，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而为我们提供了一些范围，因此我们可以为我们提供一些努力，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题：我们的目标是我们的目标：需要披露他们的数据吗？，第三方能否以有影响力的方式为AI模型做出贡献吗？与此同时，我们期望分散的智能与大数据分析之间存在相互关系，这些问题提出了以下问题，例如：分散智力有效地影响大数据分析吗？以及大数据分析有效地影响分散的智能？
从数据到见解：利用AI和互惠对称性的商业智能
本文探讨了商业智能（BI）如何使用AI和相互对称原则来从数据中获得可行的见解。目标是研究AI和相互对称性，在BI中使用以及它们对战略决策的影响之间的协同作用。使用了对AI，相互对称性，BI文献，研究文章和案例研究的完整综述。二级数据源进行汇总和评估，以解释这种综合方法的基本概念和方法。重大发现表明，互惠对称引导的AI驱动分析如何改善数据解释和洞察力产生。这种整合增强了决策，创新和行业运营。政策应解决道德问题，数据隐私问题和法律框架，以促进负责的AI采用和数据驱动的决策透明度。BI可以通过AI和相互对称性进行转换，以打开新的机会并获得竞争优势。这种综合方法强调了不断的创新和适应性，以最大程度地提高战略业务成功的数据潜力。
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
相互 H3.3 基因编辑确定了儿童胶质瘤中的 K27M 和 G34R 机制，包括 NOTCH 信号传导
组蛋白 H3.3 突变是儿童神经胶质瘤的标志，但其核心致癌机制尚不明确。为了确定主要效应物，我们使用 CRISPR-Cas9 将 H3.3K27M 和 G34R 突变引入先前的 H3.3 野生型脑细胞中，同时将神经胶质瘤细胞中的突变恢复为野生型。ChIP-seq 分析将 K27M 广泛地与改变的 H3K27me3 活性联系起来，包括超级增强子内，这表现出转录功能紊乱。这在很大程度上与 H3.3 DNA 结合无关。K27M 和 G34R 突变诱导了几种相同的通路，表明关键的共同致癌机制包括激活神经发生和 NOTCH 通路基因。H3.3 突变型神经胶质瘤对 NOTCH 通路基因敲除和药物抑制也特别敏感，从而降低了它们在培养中的生存能力。细胞的相互编辑通常会在异种移植试验中对致瘤性产生相互影响。总体而言，我们的研究结果定义了常见和不同的 K27M 和 G34R 致癌机制，包括潜在的靶向通路。
NOTCH 和 SOX2 的相互抑制塑造了三阴性乳腺癌中肿瘤细胞的可塑性和治疗逃逸
癌细胞可塑性是三阴性乳腺癌 (TNBC) 化疗和靶向治疗失败的重要原因。治疗诱导的肿瘤细胞可塑性和相关耐药性的分子机制在很大程度上是未知的。使用全基因组 CRISPR-Cas9 筛选，我们研究了用 γ 分泌酶抑制剂 (GSI) 治疗的 NOTCH 驱动的 TNBC 的逃逸机制，并确定 SOX2 是 Notch 抑制耐药性的靶点。我们描述了 Notch 信号和 SOX2 之间的一种新型相互抑制反馈机制。具体而言，Notch 信号通过其 HEY 家族的靶基因抑制 SOX2 表达，而 SOX2 通过与 RBPJ 直接相互作用抑制 Notch 信号。这种机制形成了不同的细胞状态，其中 NOTCH 阳性 TNBC 更像上皮细胞，而 SOX2 表达与上皮-间质转化相关，诱导癌症干细胞特征和 GSI 耐药性。为了抵消单药治疗引起的肿瘤复发，我们分别评估了 GSI-紫杉醇和达沙替尼-紫杉醇联合治疗对 NOTCH 抑制剂敏感和耐药的 TNBC 异种移植的效果。这些独特的预防组合和二线治疗方案依赖于 TNBC 中的 NOTCH1 和 SOX2 表达，能够诱导肿瘤生长控制并减少转移负担。
环境效应评估面板与昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架与互惠cont
在平流层臭氧辐射和气候变化的贡献中，在平流层臭氧在南极洲的迅速耗尽（1970年代至1990年代末）中最为明显。如果未实施蒙特利尔协议，这些气候趋势将持续到本世纪，并加剧，严重破坏了生物多样性，粮食安全和健康。气候影响在南极和南半球的其他地区更为明显，生命形式暴露于夏季的更强的干燥趋势，南极东部的夏季凉爽。这将导致物种向新栖息地的更明显的转变，可能会适应一些，但也更多的物种损失。6。有关