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Telest先生免疫，是免疫细胞和鱼器官的寄生虫之间的复杂游戏：谁赢了，谁失去了
鱼，包括27,000多种，代表了最古老的脊椎动物群，并具有先天和适应性免疫系统。大多数野生鱼类对寄生虫感染和相关疾病的敏感性是良好的。在所有脊椎动物中，消化道创造了一个非常有利且营养丰富的环境，进而使其容易受到微寄生虫和大型岩石岩的影响。因此，后生寄生虫成为重要的疾病药物，影响了野生和耕种，并导致了大量的经济损失。鉴于它们作为致病生物的地位，这些寄生虫值得关注。helminths是一个涵盖蠕虫的一般术语，构成了鱼类中最重要的后生寄生虫组之一。该组包括各种铂金（Digeneans，cestodes），线虫和阿甘特氏菌（Acanthocephalans）。此外，在水存在的无脊椎动物和脊椎动物宿主中发现了粘菌素，微观的后生动物内植物。值得注意的是，在纤维的消化道和某些内脏器官（例如肝脏，脾脏和性腺）中的几个先天免疫细胞在对寄生虫的免疫反应中起积极作用。这些免疫细胞包括巨噬细胞，嗜中性粒细胞，Rodlet细胞和肥大细胞，也称为嗜酸性粒细胞。在肠道感染部位，蠕虫通常会影响粘液细胞的数量并改变粘液组成。本文概述了消化道中先天免疫细胞和不同寄生虫系统中先天免疫细胞的发生和特征的概述。尤其是来自采用免疫组织化学，组织病理学和超微结构分析的研究提供的数据，提供了证据，提供了支持定位植物先天免疫细胞参与的互动症调节对中唑和原生动物寄生虫感染的炎症反应的证据。
Mahdi Chehimi，Bernd Simon，Walid Saad，Anja Klein，Don Towsley和M´erouane Debbah”匹配游戏，以优化量子通信的优化协会
摘要 - 量子交换机（QSS）服务量子通信网络中量子端节点（QCN）提交的请求，这是一个具有挑战性的问题，这是一个挑战性的问题，由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求，这是促进QCN应用程序（如量子数据中心）中的开发。但是，QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题，并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中，QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏，可捕获有限的QCN资源，异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏，提出了一个量表稳定的request-QS协会（RQSA）算法，同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟，以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明，拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的（5％以内）的性能，同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13％。此外，提出的RQSA算法被证明是可扩展的，即使QCN的大小增加，也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络（QCN）被视为未来通信技术的支柱，因为它们在安全性，感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）的创建和分布，这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成，每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端（E2E）纠缠连接。然而，纠缠光子的脆弱性质导致指数损失，随着量子通道（例如光纤）的行驶距离而增加。因此，需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段，通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时，它们被称为量子开关（QSS）。
1983 年电子游戏市场崩溃：微观经济......
1. 时期框架 ................................................................................................................ 4 构建经济模型 .............................................................................................................................. 6 2. 技术及其在行业中的判断作用 ........................................................................................ 7 将街机带回家 ............................................................................................................................ 8 视频游戏机中的微控制器应用 ............................................................................................. 10 微观经济视角 – 任天堂和 Epoch 的决策树 ............................................................................. 11 可编程卡带革命 ............................................................................................................. 12 不同的技术意味着不同的竞争 ............................................................................................. 13 3. 崩溃 ............................................................................................................. 15 3.1 1977 年“被遗忘的”视频游戏崩溃 ........................................................................ 15 微观经济视角 – 伯特兰竞争与无差别的经济坏处 ........................................................................ 15 3.2 1983 年“大”视频游戏崩溃 ........................................................................................ 17 营销泡沫 ............................................................................................................................. 17 非理性乐观和管理不善 ................................................................................................................ 19 微观经济视角——供应过剩 .......................................................................................................... 19 失去出版控制权：不受约束的竞争和市场过度饱和 ........................................................ 20 家用电脑作为视频游戏机的替代品 ...................................................................................... 21 日本半导体产业的崛起：芯片竞赛和主场比赛 ............................................................. 22 微观经济视角——世嘉和任天堂的收益矩阵 ...................................................................... 24 改变行业的争议芯片 ...................................................................................................... 26 4. 负外部性和半导体短缺 ............................................................................. 28 4.1 1988 年的芯片饥荒 ............................................................................................. 28 微观经济视角——1986 年的半导体贸易协定 ............................................................................. 28 4.2 COVID-19 大流行和 2020 年的芯片饥荒 ............................................................. 30 结论 ............................................................................................................. 31 参考书目 ........................................................................................................................... 33 其他参考书目 ...................................................................................................................... 35
使用人工智能在恐怖游戏中创造紧张的体验 - Rivindu Wickramarachchi.docx
电子游戏行业日新月异，新技术不断涌现，以提升玩家体验。由于近年来技术发展迅速，在游戏中使用人工智能 (AI) 可视为许多游戏公司关注的主要领域之一。尽管与学术研究领域相比，商业电子游戏行业很少应用和使用深度学习等现代人工智能技术，但我们可以看到许多游戏开发者使用人工智能方法来克服游戏中持续存在的动态难度调整 (DDA) 和敌人寻路问题。本文重点研究如何在恐怖游戏中使用人工智能来提升玩家的紧张感，研究恐怖类型中如何创造紧张感和恐惧感、如何在游戏中跟踪和识别玩家情绪，最后提出一个假设的解决方案，该解决方案可用于跟踪玩家情绪，以便在人工智能的帮助下在恐怖游戏中创造紧张感，同时结合玩家的生理反应。本文的研究结果为解决方案系统的可行性以及生理反应在商业视频游戏中的潜在用途以及为实施和测试本文提出的解决方案系统而要做的未来工作提供了参考。
使农民能够通过游戏理论和人工智能服务印度科学研究所，班加罗尔
人工智能（AI）结合了计算机科学和强大的数据集，以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用，以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型，该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产，并应用先进的分析技术来找到模式，并发现新颖的见解。今天，AI在农业中起着至关重要的作用，以确定最佳的灌溉时间表，养分施用时间，监测植物健康，检测疾病，识别和清除杂草，并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中，这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断，产量预测，作物建议，价格预测和市场设计等领域。但是，由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性，印度农业景观中的AI和机器学习（ML）仍然有限。
改变游戏规则的杀虫剂解决方案即将问世
虽然 BGT 仍处于开发阶段，但它正在开展多项合作（包括与 Envu（前拜耳环境科学公司）和 Clarke Mosquito Control 的项目），这些合作已发展成为商业协议，并进一步证明了该公司产品的优越性。早在 2024 年 9 月，该公司就与大型农业科学公司和塔塔化工的子公司 Rallis India 合作实现了 Flavocide™ 的中试规模生产，表明 Flavocide™ 可以在预商业规模下以一致的质量和产量生产。BGT 计划在 CY25 年底向澳大利亚监管机构 (APVMA) 提交其对 Flavocide™ 活性成分的首次监管批准申请，目标是在 CY27 年中期获得监管批准。重申先前的估值范围
引用Possas C，Marques ETA，Oliveira A，Schumacher S，Antunes A和Homma A（2024）登革热疫苗最终游戏：为什么全球对指数的响应
登革热是一种复杂的arboviral疾病，可能在15世纪至17世纪在非洲的奴隶船上在美洲引入了美洲。登革热病毒（DENV）具有四种不同的亚型DENV1-4，属于Flaviviridae家族Flavivivirus属。严重的病例可以演变成登革热的出血热和登革热综合征，这些综合征通常是致命的，迄今为止尚无有效的治疗。近年来，全球报告了登革热病例的数量急剧增加，每年估计有1亿案病例，预计每3 - 4年一次爆发一次（1）。与全球情景有关的这种形成鲜明对比，与缺乏登革热疫苗可用性（2）来应对这种免疫接种需求。在我们的研究中，我们研究了当前的疫苗开发挑战，从知识治理的角度讨论了技术策略和生产规模，以克服这种僵局。最近在拉丁美洲和加勒比海国家的登革热爆发螺旋出现了很好的说明，案件和死亡人数的迅速增加。尽管以前成功地根除了伊德斯埃及埃及蚊子，但到1962年在美洲的18个国家 /地区，由于构想良好的大陆计划（1947-1970），但从1971年到1999年，蚊子的重新生产和恢复原状完全改变了该地区的流行病学情景。在巴西和拉丁美洲国家中已有近80％的全球案件报告。这些多方面因素已导致媒介的脱位和受感染的人群的发展自2023年初以来，巴西经历了严重的爆发，影响了巴西大多数国家，卫生部长从2024年1月至2024年6月，卫生部长报告了630万例登革热病例（DF）案件，数十年来最高的历史记录（3）。尽管如此，重要的是要强调，尽管在热带地区，这种流行病的集中度，但不应将登革热视为热带地区的独有。Aedes reintroduction and DF outbreak spirals in the Americas and other continents have been attributed to complex interactions of herd immunity with climatic and eco-social determinants, i.e., global warming, El Niño, accelerated urbanization, travel, migration, poverty, lack of basic sanitation, deforestation, and low priority given to vector control activities ( 4 ).
人工智能是严肃游戏的主要资产
摘要。严肃游戏已经存在了很长时间，信息技术的发展和社会的数字化在过去 20 年中促进了严肃游戏的发展。机器人技术、虚拟现实或人工智能都可以为学习者提供更多设施，同时也为教师提供更多知识，教师可以按照每个学习者的步调传授必要的知识。严肃游戏中的人工智能增强了它们的吸引力，但最重要的是应该有助于改善通过严肃游戏传递的学习成果。在本研究中，我们将提出严肃游戏的定义，同时介绍严肃游戏在不同领域和不同目标中的用途多样性。人工智能的定义及其为提高严肃游戏效率提供的可能性。我们将重点关注欧洲开源市场“gamecompenents.eu”以及我们的项目，通过开发一些严肃的迷你游戏，将其部分人工智能模块集成到我们的自适应教学超媒体模型中。
博弈树、计算机游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
ethz.ch › edu › slides › Info2-ITET-11 PDF 2023年3月29日 — 2023年3月29日 了解飞机的可靠性有时并不比计算机高！... 政府在当时所谓的“人体工程学”或... 方面存在问题