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World File Search System进化论
Toulouse夏季学校的定量社会科学
在第一部分的两周内，每日格式将包括早晨的讲座和下午练习或教程。此外，在经济学和生物学研讨会的海报会议上，学生将有机会介绍自己的作品。LéoFitouchi是IAST的研究员。以前，他获得了博士学位。 2023年的认知科学从écolenormalesupérieure（ENS）获得。他的研究调查了道德认知的发展机制，以及它们如何塑造人类社会的社会规范，宗教传统和惩罚性机构的文化演变。他通过整合认知科学（例如道德心理学），社会科学（例如人类学）和进化论（例如进化生物学，文化进化）的见解和方法来回答这些问题。他目前的研究兴趣包括：道德判断的认知机制是什么？为什么各地的人们都相信奖励美德和惩罚不法行为的神？规范和机构如何在人类社会中在文化上演变，包括正义和执行合作？电子邮件：leo.fitouchi@iast.fr
X射线图像的视觉XAI方法可靠性的研究
属于对信息遗传流及其分子细节的研究一词。在这种情况下，今天通常使用“分子遗传学”的表达。很明显，紧密的定义本身是这种生物学研究方向发展的结果，也就是说，在历史表现中不必“过时”。相反，分子生物学一词中的广泛定义通常包括处理生物大分子的结构和功能。您可以说，就像进化论一样，19thCentury（参见） lefèvre1984），第20个下半年的分子生物学 世纪在一定程度上已经成长为双重地位：作为其他生物学学科的特殊学科（分子遗传学），作为一般的一般生物学，实验和理论范式（分子生物学）。Century（参见lefèvre1984），第20个下半年的分子生物学世纪在一定程度上已经成长为双重地位：作为其他生物学学科的特殊学科（分子遗传学），作为一般的一般生物学，实验和理论范式（分子生物学）。
精神智能：处理不同的信息或处理信息不同？
与Finley I. Lawson，“科学与宗教论坛讨论信息与现实：宗教与科学问题”；尼尔斯·亨里克·格雷格森（Niels Henrik Gregersen），“'与粘土的神'：深层化身和信息世界的想法，”迈克尔·伯德特（Michael Burdett）和隆国王隆国王（King-ho Leung），“幽灵中的机器：超人类主义和信息本体论”； Marius Dorobantu和Fraser Watts，“精神智能：处理不同的信息或处理信息不同？”； Matthew Kuan Johnson和Rachel Siow Robertson，“大数据的共解放框架”；彼得·菲利普斯（Peter M. Phillips），“信息形而上学的数字神学和潜在的神学方法”；和安德鲁·杰克逊（Andrew Jackson），“孔雀奖论文 - 东正教介绍进化论：马克西姆斯（Maximus）对系统发育徽标的愿景。”
在水果作物中使用分子标记的特征和遗传多样性分析
摘要。引入分子标志物已导致水果作物的遗传多样性变化。它们对于多种学科至关重要，例如分类法，基因映射，系统发育分析和疾病抗性评估。这项广泛的研究着眼于各种分子标记，包括AFLP，RAPD，SSRS，SCOT和SNP，以表征水果作物基因组。我们研究了它们如何有助于我们对疾病抗病性，遗传多样性和进化论，在多种果实作物中的动态，例如坚果和热带，亚热带和温带水果。繁殖者现在可以创建具有改善性状，更快的繁殖时间表和更好遗传资源保护的新品种。他们使进行自定义的遗传分析并更深入地了解农业以外的其他领域的遗传学和进化是可行的。从水果作物，保护计划以及更大的科学和医学领域中遗传资源的可持续使用都受到这种历史观点的影响。
国际政治经济学的演进方法
摘要 企业避税现象广泛存在，其实际机制也多种多样。这一现象的范围常常使经济学家得出结论：在经济竞争的丛林中，税收筹划（或优化）是确保适者生存的必要工具之一。这一理论与达尔文的经济进化论越来越紧密地联系在一起。在本文中，我建立了一个对比鲜明的企业避税演化政治经济学框架。通过分析旧制度经济学（OIE）的核心概念，我研究了全球化国家体系中企业避税的核心驱动因素。我发现，最大的对比在于企业和法人资格与其经营的制度环境之间的对比。从历史上看，每个企业实体都被视为一个独立的法人，但一系列公司法的“变异”导致理论与现实之间的差距越来越大，而这些又反过来导致了税收套利。然而，缩小这一差距却影响到了另一项古老的历史制度，即主权和主权不平等制度。
使用 Python 进行遗传算法实践
第 1 章：遗传算法简介 8 什么是遗传算法？ 9 达尔文进化论 9 遗传算法的类比 10 基因型 10 种群 11 适应度函数 11 选择 11 交叉 12 突变 12 遗传算法背后的理论 13 模式定理 14 与传统算法的区别 15 基于种群 16 遗传表示 16 适应度函数 16 概率行为 17 遗传算法的优势 17 全局优化 18 处理复杂问题 19 处理缺乏数学表示的情况 19 抗噪声能力 19 并行性 20 持续学习 20 遗传算法的局限性 20 特殊定义 21 超参数调整 21 计算密集型 21 过早收敛 21 没有保证的解决方案 22 遗传算法的用例 22 总结 23 进一步阅读 23 第 2 章：理解遗传算法的关键组成部分 24 遗传算法的基本流程 25 创建初始种群 26
应用人工智能进行露天采矿的优化生产调度和阶段设计
露天矿生产调度 (OPPS) 问题旨在确定矿体的采矿块的开采顺序。OPPS 提出了一些限制，这些限制产生了一个被归类为 NP 难的组合优化问题。通常，使用线性规划无法在可接受的计算时间内获得 OPPS 的最优解；因此，人们使用称为启发式的近似方法来解决这个问题。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于在露天矿中获得符合操作和设计约束的可操作回推。这种综合方法是通过遗传算法和聚类算法 (k-means) 实现的。遗传算法是一种受查尔斯·达尔文自然进化论启发的搜索启发式算法，用于解决 NP 难问题。该方法已在铁矿和金矿中进行了测试，并被证明是一种实用、可行的方法。结果表明，获得的回推符合矿坑开采的设计和操作约束，同时还最大化了净现值 (NPV)。
体内疼痛在自适应行为期间起着不同的功能
疼痛推动了自我保护行为，进化论的理论表明它在不同的时间表上起作用以发挥不同的功能。阶段性疼痛提供了一种教学信号，以避免避免新损伤，但主张滋补疼痛来支持恢复性的行为，例如通过减少动机活力。我们在沉浸式的虚拟现实脑电图觅食任务中检验了这一假设，其中受试者在森林中收获了果实：一些水果引起了握手的短暂性疼痛，而这种选择降低了选择的概率。同时，对侧上臂的滋补压力疼痛与动作速度降低有关。这可以通过自由手术框架来解释，该计算框架在动机的活力和决策价值方面对滋补和阶段性疼痛的功能进行形式化和量化，以及与脑电图响应相关的模型参数。总体而言，结果表明，补体和阶段性疼痛如何效果在持续的自适应行为期间支持最小化的不同客观动机功能。
IGF168PD124
理解染色质功能对于不清除欧洲核心中基因组调节的复杂性至关重要。染色质的基本亚基是Nu-Cleosome，它是由包裹在八个组蛋白蛋白的DNA形成的。Berger组的研究重点是研究组蛋白变体和重塑剂的进化论和功能，这是染色质调节的关键成分。在去年，Berger组证明了组蛋白变体与组蛋白的翻译后修饰至关重要，从而塑造了染色质指示转录调控。His-Tone变体H2A.X在维修DNA的机械中起着关键作用。Berger Group在拟南芥中确定了这一途径的两个关键参与者。此外，他们还表征了与调节转座活性的特定类型组蛋白变体的沉积相关的染色质重塑剂。最近该组还表明，在陆地植物的进化过程中，翻译后修饰H3K27me3将其靶标从转座子转换为控制基因沉默的顺式元素。H3K27me3的新功能有可能重塑植物的基因组。
环境辅助量子模型用于研究RNA ‑ ...
自适应突变现象在进化论社区中一直吸引生物学家的注意。在这项研究中，我们根据开放量子系统理论的含义提出了一种自适应突变的量子机械模型。我们调查了一个新框架，该框架解释了如何稳定和指示随机点突变，以根据量子力学约束所规定的微观规则来适应环境引入的应力。我们考虑了一对纠缠量子台由DNA和mRNA对组成，每个量子对使用了一个不同的储层，用于分析使用时间依赖的扰动理论分析纠缠的串扰。储层分别是细胞质和核质和mRNA和DNA周围环境的物理表现。我们的预测证实了适应性突变的环境辅助量子进展的作用。将同步计算作为确定双方DNA-mRNA可以通过纠缠相关的度量。防止纠缠损失对于控制环境影响下的不利点突变至关重要。我们探讨了哪些物理参数可能会影响DNA和mRNA对系统之间的纠缠，尽管与环境相互作用具有破坏性作用。