演化

此外，主题演化结果展示了拉曼光谱的主题分布和演化关系，突出了拉曼光谱研究的深化和扩展。

III相邻阶段之间的主题演化

基于完整的主题演化图(图S7)，本工作将核心主题定义为具有三个及以上子主题或父主题的主题，从而获得了拉曼光谱三个不同阶段的核心主题(图2a)。

这些结果表明，主题演化关系的出现通常都伴随着主题词的继承。

人类智能的演化史，就是“我”从混沌中醒来，并不断拓展自身边界的故事。

如今，人类智能的演化进入了一个新的阶段。

所以，纵观人类智能的演化史，就是“我”从混沌中醒来，并不断拓展自身边界的故事，人类智能的发展就是自“我”意识的觉醒与不断完善、丰富的过程。

（三）动态特性：智能演化的“阴阳流变”

前者是无“我”的符号操作，后者则以“我”为核心，融合具身经验、离身知识与反身反思，形成动态的智能演化系统（这种差异不仅是技术路径的分歧，更是智能本质上的哲学分野），但符号本身是“无根的”——它们不指向真实世界的身体经验（如“热”的符号不伴随温度感知），也不关联“我”的需求（如“我要保暖”）。

结合强化学习的先驱RichardSutton对机器智能演化的洞察，我们可以从以下几个层面展开分析：

在关键场景（如医疗、自动驾驶）中，智能矩阵的演化需避免“失控”（如因错误学习导致危险决策）。

系统的安全性与可靠性在关键场景（如医疗、自动驾驶）中，智能矩阵的演化需避免“失控”（如因错误学习导致危险决策）。

雁荡山是中国东南大陆边缘早白垩世火山的代表，记录了距今1.28亿年-1.08亿年间一座复式破火山演化的历史。

例如，自动驾驶汽车不仅需识别道路标志（机器能力），还需理解乘客的“赶时间”意图（人类意图），并通过车路协同系统（环境支持）调整行驶策略（共生决策）。

终身学习：AI通过跟踪患者长期健康数据（环境演化），自动更新疾病预测模型（矩阵演化），提前预警潜在风险（如糖尿病并发症）。

图1|追踪癌症演化的计算方法

未来，针对EVOFLUx的改进需求将十分迫切——例如适配靶向长读长DNA测序、快速长读长DNA测序等最新高信息量检测技术，以在癌症演化评估中整合基因组与表观基因组事件。

此外，该方法还可改造用于分析循环肿瘤游离DNA（cfDNA），从而实现对多种癌症演化动态的无创实时监测。

来自中国地质大学（武汉）韩凤禄团队的成果提示：最早的恐龙蛋或为“不软不硬”的革质蛋，这为理解恐龙-鸟类-爬行动物之间的演化关系提供了新证据。