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World File Search System共生
L05：海洋微生物共生
首先使用针对小亚基（SSU）核糖体RNA（rRNA）基因的多样性调查获得对“谁在那里”的了解后，这些微生物体经常被整体或较小的单位进行检查，以理解细胞的功能，与动物的性质，并最终对动物的影响，并洞察微生不动的角色<
安全使用公共生成人工智能 (AI) 工具
任何可供公众使用的工具都会接受用户输入并使用生成式人工智能来创建输出。虽然生成式人工智能技术为新南威尔士州政府的生产力提升提供了机会，但它们也带来了道德、隐私和安全风险，在使用前应考虑并解决这些风险。
COVID-19和心肌炎疫苗。有相关性吗？ 怀孕期间体育活动的重要性和... 遗传学和表观遗传学与肥胖的关系 糖尿病性cet酸病：病理生理，诊断和方法 针对骨转移的疗法：吸收抑制剂 高血糖危机：临床评估和当前的治疗策略 社区扩展项目-Odontogeriatrics 双心心炎表现出来后19点发作后，患者 有机材料中的磁性 二甲双胍对1型糖尿病患者的影响 人工智能在心脏病学中的使用：文献评论 IGF-1血清水平对的血糖谱的影响 透析中慢性肾脏患者的生化指标 成人糖尿病性酮症酸中毒：病例报告 益生元，益生菌和共生药物对肠道菌群的影响， 中多囊卵巢综合征和胰岛素抵抗之间的关系 屏幕时间过多及其在开发中的后果 使用PARP抑制剂：文献综述 在多囊卵巢综合征中使用二甲双胍和肌醇在胰岛素抵抗的治疗中：综合评论 智能人工审计 风湿性心脏病与口腔健康之间的关系 对肥胖的新承诺Tizerpatida：La Nueva ...
电子邮件：drjoseberlange@gmail.com摘要covid-19带来了几种非特异性的，有时是严重的健康状况，有时具有高发病率和后遗症指数。为了遏制疾病的进步，应紧急措施作为记录时间的疫苗制造和释放，以打击冠状病毒的发展。免疫带来了一些可能与Covid疫苗有关的体征和症状，其中之一是心肌炎。关键词：Covid-19-19疫苗，心肌炎，免疫，免疫，大流行，mRNA，副作用。摘要Covid-19的大流行带来了各种非特异性健康状况，有时是严重的，发病率和后遗症较高。为了停止疾病的进展，采取了紧急措施，例如疫苗的快速制造和释放，以应对冠状病毒的发展。免疫接种，可能有一些症状和症状与covid疫苗有关，其中一种是心肌炎。关键词：Covid-19-19疫苗，心肌炎，免疫，免疫，大流行，mRNA，副作用。
共生创造力
基于人工智能的机器创作者代表着能够自行表达概念的技术。与人类艺术家一样，人工智能代理创作的艺术作品取决于其学习方法和训练中遇到的人工制品。对于任何艺术作品而言，接收者将在决定人工智能创作是艺术还是仅仅是没有艺术价值的机器创作的人工制品方面发挥核心作用。人工智能创作者和艺术家之间的一个主要区别是其经验的来源。艺术家将在不确定的自然和社会环境中生活和发展创造力，以应对周围发生的事件。艺术家创作的艺术是对人类对这些环境反应的评论。相比之下，人工智能创作者是在人类定义的环境中进行训练的。传统的机器学习方法在直接用于艺术内容生成时表现出局限性。艺术作品制定规则，这些规则旨在捕捉艺术家周围本体开放世界的各个方面。规则不能创造艺术作品。这方面代表了一个悖论。传统的机器学习旨在自动提取规则，具体来说，就是建立由大数据训练的模型。那么，模型输出的结果能具有艺术性吗?这个问题已经成为跨学科领域广泛讨论的主题。
共生生物的代谢多样性调节肠道免疫和反式1
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2023年8月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.08.26.505490 doi：Biorxiv Preprint
共生细菌，像哨兵的免疫细胞以及对社交变形虫病原体的反应
一些生活在宿主中的内共生体必须调节其宿主的免疫系统，以感染和持久。我们研究了细菌内共生植物对师生多细胞社会变形虫宿主的影响。divyba dictyostelium discoideum的聚集体包含类似于传统多细胞生物的免疫系统的前哨细胞的亚群。前哨细胞隔离并从D. distoideum骨料中丢弃毒素，并可能在防御病原体中起核心作用。我们测量了在paraburkholderia属中被细菌内共生菌感染的D. discoideum骨料中的前哨细胞的数量和功能。感染的D. Discoideum产生的前哨细胞较少，较少的持久性持续细胞，这表明Paraburkholderia可能会干扰其宿主的免疫系统。尽管哨兵细胞受损，但被感染的D. distoiDeum对溴化乙锭毒性的敏感性较小，这表明Paraburkholderia也可能对其宿主具有保护作用。相比之下，D.被Paraburkholderia感染的迪斯科医学会显示出对两种非亲生病原体的敏感性差异。我们的结果扩大了先前的工作，介绍了D. discoideum和Paraburkholderia之间复杂关系的另一个方面，该关系具有很大的潜力作为研究共生研究的模型。
共生关系揭示了相互作用...
2。金融学院，国立大学，圣地亚哥92110，加利福尼亚，美国摘要：本文研究了技术与AI（人工智能）之间的动态关系，以及社会要求在推动AI研究和采用方面所起的作用。多年来，技术已经急剧提高，为AI的崛起提供了基础。AI系统在计算机电源，数据可用性和复杂算法方面的进步都取得了令人难以置信的壮举。另一方面，社会对效率，增强医疗保健，环境可持续性和个性化经验的需求已成为AI进步的强大加速器。本文探讨了技术如何赋予AI的能力以及社会需求如何决定其进步，从而强调了他们的共生关系。这些发现强调了负责任的AI研究的重要性，该研究既考虑技术实力和道德问题，以确保AI继续为更大的利益服务。Key words: Technology, AI, society, evolution, advancements, computing power, data availability, algorithms, efficiency, healthcare, environmental sustainability, personalized experiences, automation, machine learning, natural language processing, image recognition, predictive analysis, cloud computing, BD (big data), user experience, innovation, ethical considerations, responsible AI development.1。简介
1海绵共生：微生物成为...
这些方法允许估计海绵生理特征（泵送，呼吸和进食）原位和实验室中。孵化室：估计孵化水中养分和氧气浓度变化速率的间接方法。可以估计的生产率或去除率。IN-EX方法：通过同时对海绵Holobiont吸入和呼出的水来估计感兴趣化合物的摄入/排泄速率的直接方法。应用IN-EX方法应用的一个示例是VACUSIP设备。dfs：是一种染料技术，可以直接估算海绵处理的水量。
通过微电网实现企业间交换、分布式可再生能源发电和电池储能系统集成，实现能源共生
政策制定者和企业家都意识到，减少能源浪费和利用不足是真正促进绿色转型的必要条件。然而，中小企业通常会遇到技术和巨大的资金限制。他们无法同时盈利、降低能源敏感性和减少排放。工业区既是财富的来源，也是温室气体 (GHG) 排放的来源。生态工业园区 (EIP) 提供了一种合适的策略来缓解各种组织之间的共生交换。来自大型能源自主公司的剩余电力将成为更脆弱的公司的新投入。这种类型的区域具有挑战性，它可以提供一个未开发的合作、投资可再生能源和结成联盟的机会。为了更好地利用工业区未充分利用的能源，必须探索能源共生 (ES)，即基于能源的工业共生视角。本研究提出了一个原创的混合整数线性规划 (MILP) 优化模型，旨在识别可能的企业间交换，并在一年模拟期内引入基于微电网的分布式可再生能源发电机 (DREG) 和电池储能系统 (BESS) 支持。该模型同时针对经济和生态目标。本文比较了两个案例研究，一个有电池支持，一个没有。使用案例研究测试了优化模型，发现通过促进工业区中小企业之间的共生交换，可以提高能源效率（节省 43.46% 的能源成本）并减少温室气体排放（减少 84.59% 的温室气体）。加入 BESS 支持进一步增强了该模型利用绿色能源和回收能源的能力。这些发现对于寻求转向更可持续能源实践的政策制定者、企业家和中小企业具有重要意义。未来的工作可以探索 MILP 优化模型在其他情况下的适用性以及将该模型扩展到更大工业区的潜力。
社论：神经电子学：迈向神经元系统和新兴电子的共生
在神经形态和神经杂交系统中的研究目前是现代科学和技术中最令人兴奋和有趣的多学科趋势之一。他们整合了神经科学，电子，物理和数学的领域。基于微电子设备和回忆横梁建立人工神经元和神经网络方面的最新进展刺激了朝着一般的人工智能（AI）促进了质的飞跃。在这方面，可以将神经电子学定义为对生命神经系统动机的广泛计算任务的模拟和数字解决方案的合成。基于标准或熟悉组件的模拟神经形态系统是这种方法的特殊性。与基于数字组件的AI加速器相比，它们可以显着提高吞吐量和能量效率。这样的系统模仿了生物神经网络的计算特征，这些计算特征可以解决不理解的任务（通常被描述为“认知”）被传统的AI或高度耗时的。此外，神经电源溶液可以与大脑或活神经元电路集成并形成神经杂交系统。这样的系统可以利用生物细胞的复杂分子机制（例如，记忆和适应），并支持串联人工部分进行的快速计算。这意味着通过与生活系统的互动来塑造的人工网络中计算和学习的实施，最终实施了特定的大脑功能（替换受损的神经回路或增强其功能）。自然和人工系统的共生也可能使为神经形态设备开发新的学习方法是可能的，在这些方法中，活着神经元网络充当“老师”。从基本和应用的角度来看，一个战略性问题是活着神经网络参与合成信息处理。基于合成系统和生物系统之间双向相互作用的真正混合方法的步骤可以带来显着的好处：它们可以导致