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如何解决继承行为模式的问题并提高技术文明的可持续性
宇宙中的所有智能生物生物最初都可以拥有一系列遗传遗传的行为模式（IBP），这些模式不适合文明社会的条件（Vinn，2024）。这些驱动器进化为帮助物种在其自然栖息地中生存，这与技术文明的背景完全不同。实际上，其中一些IBP可能与技术文明高度不相容，并有可能导致自我毁灭（Vinn，2024）。人类文明是由各种继承的行为模式（IBP）塑造的，其中许多是人类价值观的基础，例如领导力（团体内的状态； Garfield et al。，2019; van Kleef and Cheng and Cheng，2020; 2020; Mitchell et al。，2020）和物质财富（控制能源资源； Control of Contron of Ension Resources; Chen，2018; Chen，2018; Mussel and Hewig，Hewig，2019）。但是，其中一些IBP不适合现代社会，可能会带来负面后果。例如，获得和表现出对能源资源和社会地位的主导地位的动力可能导致资源过度消费，导致生态危机和群体之间的暴力冲突，例如战争（Vinn，2024年）。其他人类行为的驱动因素（Crusio，2015； Plomin等，2016），虽然危害通常不那么危险，但仍然存在风险。对人类行为的控制之间存在很强的遗传成分（Crusio，2015年）。Plomin等。（2016）发现，所有心理特征均表现出显着和实质性的遗传缺陷和遗传力是由许多小效应基因引起的，而没有行为特征是100％遗传的。人类行为的危害驱动力较小的驱动因素包括好奇心（Kidd和Hayden，2015年），这可能会促使危险技术过早使用；性欲（Calabrò等，2019），可能导致人口过多；父母的本能（着重于培育春天； Swain等，2014）和对庇护所的渴望（嵌套； Chapin，1951年），这可以促使个人获得不成比例的资源份额不成比例的，从而进一步构成构造（Vinn，2024）。复杂的生态网络的稳定性受到物种与直接影响物种之间的相互作用的影响。这些自我效应被称为“自我调节”，当物种人群的增加降低其人均增长率时，发生这种情况（Barabas等，2017）。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。 我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。
如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为
猫的个性、脾气和行为模式需要与你的家庭生活方式相适应，并且应该是主要考虑因素之一
如果从繁育者那里购买猫，那么找到一个负责任的繁育者至关重要，他优先考虑繁育猫咪的健康和性情，并创造一个有利于小猫健康成长的生活环境。如果需要，这样的繁育者会进行基因检测，以筛查父母是否有遗传性健康状况，并为父母和后代提供预防性护理。繁育者还应为小猫提供充分和适当的社交活动，以及健康的营养和丰富的体验。繁育者还应该询问您的情况，以便将猫咪与合适的家庭配对。
使用人工智能检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式
作为娱乐工具，电脑游戏是世界上的重要现象，被认为是一种流行的媒介、一种有效的教育解决方案和一项可观的经济资源。本文使用多层感知器 (MLP) 神经网络来检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式。人工神经网络 (ANN) 与人脑的相似性是本研究的主要动机。使用 MATLAB 软件实现网络代码。这些代码包括两个阶段：1) 训练 ANN 学习考虑四十种游戏的人类行为模式。2) 通过进行十场游戏与人类进行真实对战。在网络实施后，研究了其在检测人类行为模式方面的有效性。对 40 人（20 名女性和 20 名男性）进行了网络测试。每位选手分三个阶段使用目标网络进行比赛。本研究结果显示，配备MLP神经网络的计算机在60场比赛中的获胜率为男性57.5％，女性60.8％。而没有神经网络且使用随机选择的计算机在60场比赛中的获胜率为男性52.5％，女性42.5％。