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未来愿景：自然共生经济
13 https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2021/html/1-2-2.html 14 闭环：委员会通过雄心勃勃的新循环经济一揽子计划，以提高竞争力、创造就业机会和实现可持续增长（欧盟委员会，2015 年） https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_15_6203 15 国家回收战略（美国环境保护署，2021 年） https://www.epa.gov/system/files/documents/2021-11/final-national-recycling-strategy.pdf 16 2020 年 2 月 10 日关于打击浪费和循环经济的法律（法兰西共和国，2020 年） https://www.vie-publique.fr/loi/268681-loi-10-fevrier-2020-lutte-contre-le-gaspillage-et-economie-circulaire
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对HE-NE激光系统的审查
教育景观。本研究论文深入研究了生成AI可以增强教学的多方面方式，从而促进了技术与人类创造力之间的共生关系。个性化学习：生成的AI可以分析大量学生表现和参与度数据集，以创建自适应学习路径，为个人需求和偏好定制指导。这种个性化的方法可确保每个学习者获得最佳的支持和挑战水平，从而最大程度地提高其增长和发展的潜力。引人入胜的学习体验AI驱动的工具可以生成各种交互式和沉浸式学习材料，例如模拟，虚拟实验室和游戏体验。这些创新的资源可以使教育更具吸引力和愉悦感，从而吸引学生的注意力并激励他们积极参与学习过程。简化生成AI的管理任务可以自动化耗时的管理任务，例如评分分配，提供个性化的反馈以及生成有关学生进度的全面报告。通过释放宝贵的时间和资源，教育工作者可以专注于与学生更有意义的互动，促进更深的联系和更支持性的学习环境。道德考虑，虽然生成AI提供了许多好处，但要解决潜在的挑战和道德问题至关重要。数据隐私，算法偏见和负责使用AI是必须仔细考虑的关键问题。通过建立明确的准则，制定强大的保障措施，并为教育者提供必要的培训和支持，我们可以降低风险并确保在教育中道德和有效地使用AI。关键字：个性化学习，引人入胜的学习经验，AI如何适应学习路径的流程图
校正：Pujic等。谷胱甘肽结节中共生乳牙的蛋白质组。微生物2022，10，651
本文的原始版本包含在控制蛋白质实验的错误上，该实验不是氮固定的BAP-种植培养物（不带NH 4 +），而是氮恢复BAP +（包含5 mm NH 4 +）培养。我们通过在整个文本中将“ n-replete”替换为“ n-replete”来纠正此错误。校正的示例如下：在摘要中：通过将这些蛋白质在Alnus Glutinosa nodules中比较相对于N-复制纯培养物的蛋白质分析，以碳源为碳源和硝基源为氮基因，从而对这些蛋白质进行比较越丰富。有250种蛋白质在折叠变化（FC）≥2阈值时明显过多，而在体外氮气中具有相同特征的1429。在材料和方法中：作为参考，用一系列针（21g，23g，25g，27g）注射后，将F. alni细胞接种，并在250 ml的BAP培养基中生长10天（对应于250 mL指数期的结束），并用ammonium（5 mm）（5 mm）在500 mL Erllenmeyereyer -eff tomes phss中喂食。找不到囊泡。如下所述：使用氮剂量的丙酸式纯纯培养物作为参考，在折叠变化≥2250蛋白（补充表S1）下生产的三种生物学重复（补充表S1），其中100个具有FC≥4.38（表1）。和此处：在F. alni蛋白中，氮酶蛋白是最多的氮蛋白，在10个最高10的最高含量为7中，用作参考氮气复发纯培养物。如图1：图1。frankia alni基因组的圆形图与结节中的蛋白质过多相对于沿基因组沿着基因组的氮纯培养（FC≥2）而言。如补充材料表S1的标题：表S1：在结节中鉴定的弗兰基亚蛋白清单，氮气纯培养物及其光谱计数。和此处的致谢：感谢Elise Lacroix为温室管理（Universition for Lyon Univers）和Aude Herrera-Belarossi（Lyon Univers）提供氮气 - 珠子 - 毛细血管弗兰基亚细胞。
微生物与动物之间的共生互助
Fernandez-Bou，A.S.，Dierick，D.，Swanson，A.C.，Allen，M.F.，Alvarado，A.G。F.，Artavia-Leon，A.，2019年。生态系统工程师，叶菜的蚂蚁Atta Cephalotes在湿热带雨林中的土壤二氧化碳动力学中的作用。J. Geophys。 研究生物学家。 124（2），260–273。J. Geophys。研究生物学家。124（2），260–273。
通过共生游戏代理实现自适应游戏 AI 动态难度扩展
摘要。本文介绍了 AdaptiveSGA，这是一种通过 Symbiotic Game Agent 框架通过自适应游戏 AI 实现动态难度扩展的模型。在现代计算机游戏中使用动态难度平衡对于提高游戏的娱乐价值非常有用。此外，Symbiotic Game Agent 作为一个框架，为游戏代理提供了灵活性和稳健性作为设计原则。本文介绍的工作利用了自适应游戏 AI 和 Symbiotic Game Agent 的优势，实现了一个稳健、高效且可测试的游戏难度扩展模型。本文详细讨论了该模型，并将其与原始的 Symbiotic Game Agent 架构进行了比较。最后，本文描述了它如何应用于模拟足球。最后，简要分析了实验结果，表明实现了动态难度平衡。
通过共生游戏代理实现基于 AI 的自适应游戏动态难度调整
摘要。本文介绍了 AdaptiveSGA，这是一种通过 Symbiotic Game Agent 框架通过自适应游戏 AI 实现动态难度扩展的模型。在现代计算机游戏中使用动态难度平衡对于提高游戏的娱乐价值非常有用。此外，Symbiotic Game Agent 作为一个框架，为游戏代理提供了灵活性和稳健性作为设计原则。本文介绍的工作利用了自适应游戏 AI 和 Symbiotic Game Agent 的优势，实现了一个稳健、高效且可测试的游戏难度扩展模型。本文详细讨论了该模型，并将其与原始的 Symbiotic Game Agent 架构进行了比较。最后，本文描述了它是如何应用于模拟足球的。最后，简要分析了实验结果，表明实现了动态难度平衡。
在共生和致病病毒和细菌存在的情况下昆虫脂质代谢
与大多数动物一样，昆虫与微生物有着密切的相互作用，这些微生物可能影响昆虫宿主的脂质代谢。在本章中，我们描述了迄今为止有关原核生物微生物在昆虫脂质代谢中起的作用的知名度。我们开始探索以内共生体为重点的微生物 - 脂质相互作用，并更具体地探索了在果蝇中不存在研究的肠道微生物群。然后，我们继续概述在常见且研究充分的wolbachia pipientis上所做的工作，这也与其他微生物有关。采用一个略有不同的角度，然后研究人类病原体（包括登革热和其他病毒）对蚊子载体脂质的影响。我们扩展了有关人类病原体的工作，并包括与内共生膜的相互作用
战略网络战争中的网络欺骗操作的共生游戏和基础模型
图1：多级游戏理论框架：战略水平，操作级别和战术水平游戏。战略水平游戏是描述高级决策的游戏，例如资源分配和投资计划。战略水平游戏的目标是制定长期计划，以实现网络仓库的总体目标。战术级别的游戏涉及可以实施的特定行动和操纵，以实现立即目标以支持总体策略。网络战术中的策略示例包括蜜罐的配置和攻击者参与政策。运营级游戏位于战略和战术层面之间，重点是计划和协调一系列国防行动。示例包括从情报收集到应对横向运动以实现战略水平目标的一系列网络防御策略的计划。
共生细菌和真菌在滞育中增殖，并可能在孤独的蜜蜂中增强冬季的生存
宿主 - 微生物相互作用是包括蜜蜂在内的许多宏观生物的发展和适应性的基础。尽管许多社会蜜蜂受益于垂直传播的肠道细菌，但当前的数据表明，孤立的蜜蜂构成了蜜蜂中绝大多数物种多样性，但缺乏高度专业的肠道微生物组。在这里，我们研究了整个野生蜜蜂bonthophora bomboides Standfordiana的整个生命周期中细菌和真菌的成分和丰度。与期望相反，未成熟的蜜蜂阶段保持了一个独特的核心微生物组，该核心体由静脉细菌属（链霉菌，诺卡氏菌）和真菌Moniliella spathulata组成。休眠（尿布）幼虫蜜蜂占据了最丰富，最独特的细菌和真菌，分别达到其初始拷贝数的33和52倍。我们测试了关于尿布蜜蜂的微生物功能的两个自适应假设。首先，使用孤立的细菌和真菌，我们发现来自育雏细胞的链霉菌抑制了多种致病性丝状真菌的生长，这表明当蜜蜂面对高病原体压力时，在越冬期间在病原体保护中起作用。第二，糖酒精成分随着真菌丰度的重大变化而变化，这表明与蜜蜂冷耐受性或越冬的生物学有联系。我们发现，炸弹抗体有一个保守的核心微生物组，可以通过幼虫的发育和滞育提供关键的适应性优势，这提出了一个问题，即如何维持和忠实地传播这种微生物组。我们的结果表明，关注成熟或活跃的昆虫发育阶段的微生物组可能会忽略宿主休眠期间特定阶段的共生体和微生物适应性的贡献。