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研究团队发现，当在蜘蛛网上放置正常发光的雄性边褐端黑萤时，大腹园蛛会进行典型的操纵行为，并长时间等待；而当发光器涂黑的雄性边褐端黑萤放置在网上时，大腹园蛛则直接取食，不进行操控。经过操纵的萤火虫明显比其他组别的雄萤吸引更多雄萤触网，而萤火虫发光器涂黑的对照组和去除蜘蛛的对照组，则很少或者几乎没有吸引到雄萤触网。

　　　　追求极限真空的过程中，全盘监测是保障安全的基础。“无论从准确度还是计算速度来说，过去神经网络算法等人工智能技术水平难以达到科学重器的要求。”刘晓龙说，但近些年来，机器学习、深度学习等不断成熟，有望对不同的实验环节进行“孪生”再现。