请总结以下文本。例子中的内容对我来说比较抽象，让我先理清楚其中的核心原理和实际操作步骤是什么。这些例子都源自一篇论文。论文假设，如果你有更多的控制点，例如神经元的权重或诱导偏差，你就能掌控生存中的韧性和适应性。我们有两种横向传播策略。策略1叫做Driver，策略2叫做Shifter。Driver会在网络之间激发局部重叠，刺激邻居之间的往复联络，但代价不小。Shifter相比之下，好处是其成本几近于0，缺点是没有往复联络的能力。论文数字化了两个策略在适应灾难之后的生存韧性。
在论文的实验中，使用数据绘制了两个曲线图：一个是Driver和对抗灾难性事件之后的生存蜡性，另一个是Shifter对抗灾难性事件后的生存蜡性。图中展示的数据显示了两者的绝对表现，尽管各自的优缺点彼有很大的不同。
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核心原理是通过调整神经元的权重或诱导偏差来增强系统在面对灾难性事件时的韧性和适应性。论文提出了两种横向传播策略：Driver和Shifter。Driver通过局部重叠激发网络间的联络，成本高但效果显著；Shifter成本低，但缺乏往复联络的能力。实验数据显示了两者在适应灾难性事件后的生存韧性，尽管各有利弊。
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