【宇宙的膨胀速度有多快？】自从人类诞生以来，人们就对头顶的天穹充满了好奇心。在古代，人们通过肉眼观察天空。西方的上帝创世，东方的盘古开天，这些富含人类智慧的古代神话，都反映出了人类对于宇宙根源及其演变的探究热情。随着科学技术的发展，当今科学家们则利用卫星、激光、大型天文望远镜和超级计算机来对宇宙进行观察与研究，层出不穷的新发现，不断刷新着我们对宇宙的理解。

美国国家航空航天局（NASA）官网近日公布了一项来自哈勃太空望远镜的最新研究成果。文章称哈勃发现宇宙的膨胀速度比之前预测的还要快9%，且这种差异是偶然性的，概率从三千分之一降低到了十万分之一。

【4700摄氏度才会化的冰，可能是水在太阳系最常见形态】我们熟悉的冰都是无色透明的纯净固体，但在极端温度、压力条件下，冰可以呈现出全然不同的面貌。30 多年前，就有物理学家预言，水能够以一种独特的超离子冰晶存在。最近，在一项发表于《自然》的论文中，这一猜测终于得到了证实：这种熔点高达 4700 摄氏度的黑色“超离子冰”不仅存在，还可能是太阳系中含量最高的水的形态之一。

【她要在黑洞边缘，验证最疯狂的暗物质理论】暗物质粒子是什么？这是萦绕在所有理论物理学家心中的疑团。物理学家相继提出了轴子、WIMP粒子等暗物质候选粒子，也试图通过天上地下的多个实验寻找暗物质，但它们仍然未见踪影。相比于这些微观世界中的候选粒子，希腊理论物理学家Asimina Arvanitaki提出的暗物质理论足够大胆。在她看来，形成于黑洞超辐射的暗物质粒子，足足有一颗行星那么大！这个与众不同的假说，是怎样提出的？

【新算法“找到”18颗类似地球大小的系外行星】德国研究人员研发出一种新算法，从已有观测数据中辨认出18颗大小与地球相近的太阳系外行星，其中最大一颗行星的半径是地球的两倍多，最小一颗的半径只有地球的69%。
基于美国航天局开普勒太空望远镜的部分观测数据，研究人员用名为“凌星最小二乘法”的新算法重新分析了517颗已被证明至少有一颗行星的恒星，发现了此前常用算法漏掉的18颗行星。
这些行星绝大多数离母星很近，表面温度远高于地球，有的甚至可能高达1000摄氏度。不过有一颗行星例外，它可能位于母星的宜居带中，即与恒星距离适中、可能有液态水存在的区域。

【再不看快没了！木星大红斑“脱线”天文迷恐慌】当人们通过望远镜瞭望星空时，经常会被木星那靓丽的条纹结构、不同寻常的大红斑所吸引。然而，这个“大个子”行星的大红斑近日却被注意到开始“脱线”——有一大条红色的部分从大红斑主体上剥离，并开始向外散开。

虽然类似的现象曾在过去被观测到，但像这次一样如此大规模的变化，却实属首次。考虑到大红斑一直在萎缩的趋势，有天文爱好者提出疑问，难道大红斑要开始解体了？

【火星极地表面下冰层是古代冰盖残余】美国科研团队最新发现，火星北极表面约1.6千米下的冰层可能是古代极地冰盖的残余，如果融化，可让整个火星表面覆盖至少1.5米深的水。
5月22日发表在美国《地球物理通讯》杂志上的研究显示，这有望成为火星上最大的水库之一，为古代火星气候条件是否有利于生命存在的问题提供证据。

【化石里那场一亿年前厮杀】5月23日，中英古生物学者宣布，在内蒙古自治区东部的白垩纪地层发现了非常罕见的蛙类胃容物化石，让科学家首次详细了解史前两栖动物之间惊人的捕食关系。该研究由中国地质大学（北京）副教授邢立达，英良世界石材自然历史博物馆执行馆长钮科程，以及英国伦敦大学学院教授苏珊·E·埃文斯共同研究。研究论文发表于《科学报告》。
“龙江盆地发现的一块块化石就如同一张张栩栩如生的史前快照，揭示了亿年前生物的形态以及行为，此次发现首次展示了白垩纪两栖动物之间的捕食，具有重要的研究和观赏价值。”位于福建的英良世界石材自然历史博物馆馆长刘良对记者说。
这件罕见标本的得来纯属偶然，钮科程告诉记者：“在一次征寻藏品的过程中，我偶然从产地的收藏家手中看到这个标本，它让我突然想到了小时候看过的动物纪录片中的一幕。在纪录片中，牛蛙一口吞下了一只剧毒蝾螈，最终被蝾螈毒死。而我眼前的这块化石，竟与纪录片中的一幕如此相似，难道这意味着，在一亿年前，它们的祖先就产生了这样的行为倾向？”

【果蝇不睡觉也能活，为什么人不可以？】在研究睡眠的科学领域，一直以来人们都认为，如果不睡觉，动物和人都会死亡。但有越来越多的证据表明，这种假设可能存在问题。
最近，伦敦帝国理工学院一项关于果蝇的新研究就进一步显示，睡眠对于生命的重要性并非如此前假设的那样高。
这一研究之所以值得关注，是因为它和其他研究果蝇睡眠的研究所使用的方法有所不同。盖尔斯特托的团队设计了一个全新的装置，可以监测到果蝇的这种微小动作。如果果蝇静止超过20秒，该装置就会自动旋转，“叫醒”它们。不过，由于存在这20秒的延迟，“果蝇自然还是能睡上一会儿的，” 盖尔斯特托说。而尽管睡眠时间不多，它们的状况似乎也没什么不对劲。以前的研究依靠的手段往往是惊吓动物，迫使其处于清醒状态，这样做显然会让动物精神紧张。虽然说，参与此类研究的狗、企鹅、老鼠、蟑螂和果蝇最终都死了，但真正杀死它们的可能不是缺乏睡眠，而是被迫要保持清醒的压力。
睡眠对于生存的重要性可能比不上食物——换言之，缺乏睡眠并不会让动物死亡。而这与现下普遍的共识是背道而驰的。
但是呢，即便睡眠对于生命来说并非是必需品，但对于在现实世界生存而言确实是必须的。缺少睡眠可能引发认知障碍等威胁生命的副作用。

【高智商可以延年益寿】谁都不愿被一个数字所定义。但你的很多方面或许都体现在一个数字当中，不论你知道与否——它就是IQ，即智商。
爱丁堡大学智力研究人员斯图尔特·里奇（Stuart Ritchie）指出，大量数据表明，智商是预测个人寿命、健康与成就的最佳指标之一。这些结果在心理学界得到一次又一次的复制。
至于共同智能存在于人脑哪个部位，或以何种形式存在，我们并不了然。但不论从何而来，从某种意义上说，它都切实存在，凭借这一因素，我们能预测一个人一生的境况——收入的高低、工作表现的优劣，以及最让人脊背发凉的一点——是否短命。
高智商可以延年益寿。这一结果涉及多个相互关联的因素。其一，高智商人群往往比低智商人群更会挣钱。而财富可以帮助人们维持体重、保证营养，并获取优质医疗资源。另一种可能是，高智商人士更懂得如何避免事故与不幸。甚至有证据表明，高智商人士死于交通事故的概率相对较低。
但高智商人士并非样样在行。比如有研究表明，相比于一般人，他们可能更需要眼镜来矫正近视。

【人脑中存在“多维宇宙”，最高可达11维？】一项新研究显示，人脑中错综交织的复杂结构也许是理解该器官运作原理的关键。它甚至有望解开记忆存储之所的谜团。
按照该项目一个最新模型的描述，人脑是由“多维度的几何结构和空间”构成的。“在一颗微尘大小的脑组织中，这样的对象存在着几千万个，最高可构成七个维度。在一些网络中，我们还发现了最高11个维度的结构。”神经科学家亨利·马克拉姆（Henry Markram）说，他是蓝脑计划的负责人，也是瑞士洛桑联邦理工学院教授。
一旦一组神经元——负责传输信号的脑细胞——形成神经元“团”（clique），这些结构就形成了，每个神经元都以特定方式，与团内其他神经元一一连接，以形成新的对象。一个神经元团中的神经元越多，对象的“维度”就越多。
必须要强调，这些结构并不存在于三维以外的空间之内。超过三个维度的，其实是它们的数学描述。
当研究人员对虚拟脑组织施加刺激时，神经元团便开始形成，且维度越来越多。团与团之间存在着一些空洞，又称“空腔”。“人脑在处理信息时会出现高维度空腔，这意味着，网络中的神经元对刺激的响应是极为井然有序的。”列维说。
记忆究竟存于何处？那些空腔可能是答案之一。

【霍金的临终遗作涉及多元宇宙理论】霍金去世前的最后一篇论文发表在《高能物理学杂志》上。在霍金去世的前几天，它就被提交给了《华尔街日报》，它涉及到一些关于宇宙大爆炸可能产生的宇宙的理论物理学。文章中提到“我们并非身处一个单一的、独一无二的宇宙，我们的发现意味着多重宇宙的数量可能远没有想象中那么多，而每一个宇宙可能会更小。”
如果这个理论成立，这意味着我们的宇宙和其它口袋宇宙很可能都是从那个临界点开始形成的，而且我们还有可能能够找到和宇宙膨胀痕迹相匹配的引力波作为论据，这就成为了一个可去论证的假设。

【胜寒高智商俱乐部】"中国高智商协会（胜寒），是由门萨等多个国际高智商协会成员陈文锦先生于2012年6月组织成立的中国高智商协会（俱乐部），前身是世界智联成员协会ITTP Society （入会门槛130 sd15，同门萨）以及DBC Society （入会门槛150 sd15）。两个协会于2013年6月正式合并为胜寒协会（俱乐部）。
“胜寒”二字，取自苏轼《水调歌头》“高处不胜寒”。寓意由众多高智商的会员所组成的俱乐部可以战胜独处时的“寒冷感”。
胜寒是中国第一个且人数最多的高智商俱乐部，世界智联子协会。约有3000多位会友遍布世界各地，胜寒会员数量已超过友协门萨中国与其他各协会的总和，创始人及管理层为门萨大陆的早期成员。"
（目前国内江苏卫视《最强大脑》节目参赛选手多为该协会会员）

【集体无意识：窥见远古心灵的痕迹】集体无意识是荣格提出的最重要的一个概念，他的其他主要概念都是围绕着这个概念而展开的。
无意识不是没有意识。把德文的 Unbewussten及英文的 uncon-scious翻译为“无意识”可能会引起误解，好像无意识是意识的不存在。无意识是潜藏不被感知的意识。
荣格说：“非个人的心理内容，神话特征，或者换言之原型，正是来自这些深层无意识。因此我把它们叫做非个人的无意识或集体无意识”。集体无意识是历史的长期积累。荣格选用“集体”这个词是因为这种无意识是人类普遍共有的。比如说人类普遍对蛇这种动物的生来恐惧。
大脑生来就有确定的结构，其工作方式虽然是现代的，却有自己的历史。大脑是在数百万年的过程中建构起来的，代表了这个历史的成果。因此，大脑也和身体的其他部分一样，携带历史遗传的信息。其他领域的学者也将证明这一点。荣格相信：“如果你能摸索到心灵的基本构造，你自然就会窥见远古心灵的痕迹。”其实，原始人或野蛮人仍然住在每个人的心里，有的活跃，有的沉默。

【智力理论：你的智力可以分为“流体智力”和“晶体智力”】首先，智力是为学习过程提供基础的能力，可以分为“流体智力”和“晶体智力”。
（1）流体智力是我们思考和推理的能力，也是我们遇到一件不知道该的事情时，本能地、自动地去解决这件事的能力。另外，流体智力是天生的、遗传的，每个人在生下来的时候，他们的流体智力就有差别。因为流体智力是天生的，所以它和人的生理有很大的联系。因此，流体智力会随着年龄的增长而增长，并在成年时到达顶峰。顶峰过后，流体智力就会开始稳步下降。
（2）晶体智力是我们的知识储备，是后天习得的，包括语法、数学、艺术技能等。晶体智力会根据我们每个人所处的社会阶层、年龄、国籍、时代，有很大的差别。和流体智力在20岁左右到达顶峰不同的是，晶体智力因为对应的是知识和经验的积累，所以是一直处于增长态势的，到了65岁左右，才会有所下降，有点“越老越值钱”的感觉。
流体智力和晶体智力是彼此独立的，但是又互相影响着。如果一个人有比较高的流体智力的话，那么他的晶体智力可能会有更好的发展。

【十分钟让你搞懂：薛定谔的猫】薛定谔的猫，这个现象的全称应该是 - 薛定谔佯谬，哥本哈根派认为，量子系统中的叠加态，会因由和外部世界的相互作用，或被外部世界测量时而变成一种固定态，”薛定谔的猫“这个实验，就是薛定谔最初被用来反驳这一理论而设计的一个理论实验，即量子力学中的叠加态，不会因由和外部世界的相互作用，或被外部世界测量时而变成一种固定态。
这个理论实验的内容是，把一只猫放进一个封闭的不透明盒子，在这个封闭的盒子里，薛定谔放进了一个放射性原子，一个可以检测原子衰变的装置，和一个毒气释放装置。这个原子在一个小时内有几率发生衰变，如果发生衰变就会被检测装置所检测到，进而激活毒气释放装置，施放毒气杀死猫。那么这个被放进封闭盒子里的猫，就处于一种叠加态。这个猫在一个小时内是生是死?
在打开盒子之前，我们是不知道这个猫是死是活的，按照哥本哈根学派的理论来说，在打开盒子进行外部世界的观察时，猫的生死就会是一个固定的，要么生，要么死，这个理论看起来并没有什么问题，我们是要在打开盒子之后才能确定猫是死是活。客观上，但猫的死活，是不需要外部世界的观察的！
这就反驳了哥本哈根学派对量子系统的叠加态的理论，到达了实验目的。

【社会达尔文主义，自此改变了人类的思维】在斯宾塞之前，进化（evolution）主要是生物学用词，出自达尔文在《物种起源》提到的演化论（theory of evolution，于此译为「演化」较「进化」合适，因为达尔文本来并未为「物种因应环境条件而改变自身」这理论注入进步的意涵），原义指胚胎在母体内生长。「生长」具有一定的积极意义，而斯宾塞也把这意涵运用到社会学上。他认为进化是一条囊括宇宙万物与人类社会现实的永恒、普遍规律。
与自然进化一样，斯宾塞认为人类历史与社会亦一直在进化，而且也遵循「物竞天择、优胜劣汰、适者生存」的进化法则。人类社会的形成与运作，实质上是在生存与竞争压力下的自然结果，是人类不断调节自然的过程。这一规律不仅适用于人与自然的生存竞争，也适用于国家与国家、人种与人种之间的竞争。斯宾塞更加看重进化过程在人类社会领域中的体现，他认为进化必然是进步的，人类社会必将不断扩张，社会进化必将通向文明。因为在生存竞争中，无论是人类社会，还是个体的人都应当主动去调节环境，能更好地调节环境的人类社会，比不能主动适应的人类社会更易于存续和发展。

【我国科学家首次验证三维量子霍尔效应】中国科学技术大学乔振华课题组与南方科技大学张立源课题组等合作，经过5年多的努力，首次在毫米级的碲化锆材料上观测到三维量子霍尔效应，研究成果5月9日发表在国际权威期刊《自然》上，引发学术圈的极大关注。美国国家科学院院士文小刚高度评价这一成果： “这一新的实验发现，给了我们一个新的材料体系，其中也能产生拓扑序。”

【关于发现中子星引力波，我们该关注什么？】根据爱因斯坦的广义相对论，物质会在时空中产生影响。最出名的那个例子就是，你家楼上的时间会过的比你家的时间快。这是因为地球本身的质量影响了时空曲率，越靠近地球受到它的影响就越大，时间就会流失的慢一点——当然，这个一点是绝对没可能被人类感觉到的。
地球对时空施加的这种影响，就是地球的引力波——也就是所谓时空的涟漪。
由于引力波是一种不生不灭的能量震动，所以宇宙各个方向的天体剧变送来的引力波应该是源源不断的，一旦人类掌握了捕获这条信息的知识，后续用其指导天文学和实验物理学的多元探索也就成为了可能。而这也是中子星合并引力波被发现带来的最大启示。中子星合并会产生复杂的电磁辐射，还很可能关系着金、银等超铁元素的产生原理，这对于人类认识宇宙与元素都有着重要的意义。
对中子星合并引力波的捕获，证明了引力波探测装置不仅可以观察黑洞变化，也可以适用于其他天体。这或许将成为一个开端，标志着用引力波探测多种天体变化的尝试陆续启动。甚至可能启动关于“暗物质”的观察和研究。
而接下来引力波的探索有两个主要方向：一是去探索更加微弱的引力波；二是尝试收集宇宙原始引力波。

【AI人必看！89页清华知识图谱报告】知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能的重要分支技术，它在2012年由谷歌提出，成为建立大规模知识的杀手锏应用，在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用。
知识图谱与大数据、深度学习，这三大“秘密武器”已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
知识图谱的分类方式很多，例如可以通过知识种类、构建方法等划分。从领域上来说，知识图谱通常分为两种：通用知识图谱、特定领域知识图谱。
常见的知识图谱示意图主要包含有三种节点：实体、概念、属性。
知识图谱的三大典型应用：1、语义搜索；2、智能问答；3、可视化决策支持。
知识工程的五个发展阶段：前知识工程时期、专家系统时期、万维网1.0时期、群体智能时期、以及知识图谱时期。
把知识变成图谱一共需要花四步：1、知识表示与建模；2、知识获取；3、知识融合；4、知识图谱查询和推理计算。
虽然当下互联网巨头们已经意识到知识图谱的战略意义，纷纷投入重兵布局知识图谱，但是我们也强烈地感受到，知识图谱还处于发展初期，大多数商业知识图谱的应用场景非常有限，例如搜狗、知立方更多聚焦在娱乐和健康等领域。

【DeepMind新成果：让AI做了200万道数学题，结果堪忧】在这里，我们要扫兴地说出一个真相——即使是目前最先进的人工智能系统，数学水平恐怕连高中生都比不上。
事情是这样的，DeepMind参考英国16岁学龄儿童的数学考试，为AI（深度神经网络）打造了一个包含200万道题目的题库，涵盖了算术、代数、概率、微积分等各种题型，并派出了循环神经网络 (RNN) 和Transformer两位当下性能最先进的模型参与测试。
结果发现，除了四舍五入、加减法、比较大小、数字排序等等简单问题之外，在一些涉及因式分解、混合计算之类的高级题目上，AI的表现都不如人类高中生，连及格线都没达到。
AI学数学，到底难在哪儿？其一是记性太差。另外，有算力，没知识。
这些短板归根结底，是由数学问题和工程效率的矛盾所导致的。
数学的本质是演绎证明，往往需要架设问题并根据已知抽象出新概念，根据需要提出新的公理体系。这是一个基于推断的极其复杂的“规则游戏”。而机器的计算模式则是遍历型、经验型的，即通过大规模数据来穷尽所有可能。
机器学习，还需要人类付出更多的时间和努力。

【刷脸也能看病？最新发现人工智能可通过面部特征精准预测基因突变】“刷脸时代”，来了。我们可以刷脸支付、刷脸解锁、刷脸考勤，事实上，也可以刷脸看病。

近日，FDNA公司发布的面部分析框架DeepGestalt可刷脸看病。只需要用手机自拍，它就可以用计算机视觉技术和深度学习算法，预测可能的遗传病症状和关联的基因突变。它准确度极高，现已击败人类专家三次。相关研究结果发布在Nature Medicine上。

【最新研究显示：AI自发激活了数量感，并会挑选“最喜欢”的数字】人类和部分动物都具有一种数量感知能力，不需要刻意数数，就能凭借视觉对数量多少得出一个基本判断，甚至直接抽象出具体数量。
那么一个受到视觉训练的神经网络，是否可以形成类似的数感机制？
德国和美国的研究人员将目光转换到神经网络上，看看是否可以从中挖掘出类似的神经元触发机制。他们选择了受生物特性启发而成的分层卷积神经网络（HCNN）作为实验对象。该模型广泛使用于计算机视觉应用中，由多个前馈层和视网膜拓扑结构层组成，层中的每个网络单元都可以模拟不同类型的视觉神经元。
整个模型包含两套网络：一个是特征提取网络，可以将自然图像转化成（特征的）高级表示；另一个是图像分类网络，负责归纳和总结特征，将图像按可能性分成不同类别。这两个网络包含了卷积层和池化层。
研究团队开发了三组用来刺激神经元的图像集进行测试，最终，在超过 3.7 万个神经元中，有 3601 个神经元（约 9.6%）出现了数字选择性，即出现了对某个数字的偏好，对相应的视觉刺激（图片）产生了反应。
与猴脑相似，更多的神经元偏好小数字，其次是最大的数字，最后才是中间的数字，其中对 0-5 之间数字产生 “反应” 的神经元甚至超过六成。

【超速行驶的基因编辑，终于有了“刹车”装置】去年沸沸扬扬的贺建奎“改造双胞胎女婴”事件，谴责声言犹在耳。不过，没有什么能够阻挡，人类对“上帝之手”的向往。事实上，高光过后的基因编辑技术，还在以激进的方式进行着。
与其盲目担忧，不如来聊一聊，到底哪些技术才能真正给基因编辑装上“刹车”？
一部分科学家一直试图通过技术来给基因编辑装上“刹车”，基因治疗法 CRISPR-Cas9 的联合发明人詹妮弗·杜德纳就是其中之一。
目前，这项工作已经小有成果，能够对基因编辑起到约束作用的方法主要有三种：
（1）一种是让被编辑的基因“自我毁灭”（一旦离开了实验室，自杀基因片段就会被诱发，从而删除细菌内特定的基因，让其快速死亡。）。
（2）第二种方法则比较温和，就是通过反CRISPR分子（anti-CRISPRs）来终止基因编辑过程。
（3）另一种方法属于未雨绸缪型，就是利用智能技术与超级计算机，对基因编辑进行模拟，在实验开始前就预测和规避掉某些潜在问题。
科幻电影中，基因改造的变异生物逃出实验室，总能引发人们对技术的负面猜想与忧虑。这或许就是技术的意义所在：它一边诱惑着人对不朽的渴望，一边威胁着毁灭世界。

【大数据揭示饮食与心血管疾病之间的关系，高盐低水果摄入是主因】近日，The Lancet Diabetes & Endocrinology发文称，中国疾控中心（Chinese Center for Disease Control and Prevention）的梁晓峰、丁钢强教授和哈佛大学医学院教授胡丙长（Frank B Hu）等人合作，基于1982、1992、2002以及2010至2012年中国营养调查（China National Nutrition Surveys）数据，分析了20多万例全国代表性样本（均为20岁及以上成年人），开展风险评估，以此探究国人的饮食方式与相关疾病负担的关系，论文评估了12个饮食因素对二型糖尿病、中风、心肌梗塞等心血管疾病死亡率的影响评估。
这12个饮食因素包括了含糖饮料、加工肉制品、红肉、精制谷物和钠的高摄入；低脂肪乳制品、多不饱和脂肪酸、坚果、蔬菜、全谷物、水果等的低摄入。
结果发现，1982年与饮食摄入欠佳相关的心血管疾病死亡人数为107万人，1992年为93万人，2002年为118万人，2010至2012年为151万人。它们分别占了中国同年总死亡率的21.6%、16.6%、17.6%以及20.8%。

【国家自然基金委用人工智能来推荐评审人，可做到公平、高效】4月26日，国家自然科学基金委前主任在“学术交流的未来”论坛上表示，每年中国有大量的基金经费申请书（每年超过20万份），为了实现评审的高效以及公正，基金委采用人工智能来推荐评审人。

据了解，智能系统推荐的评审专家数在2018年的基金评审中达到了90%以上。在该论坛上，杨卫肯定了人工智能系统推荐的评审人，称显著加快了评审的效率以及公正性。

【《自然》封面：没有成为鸟的神秘飞行者】经过漫长的演化，恐龙的一支——鸟类，开辟了天空，并繁衍出一个庞大的家族，数量达一万多种，几乎遍布地球的每个角落。而恐龙的另一支——侏罗纪擅攀鸟龙类（处在以羽翼为特征的鸟类支系上），却演化出类似蝙蝠的翼膜翅膀，像鸟的同时又像蝙蝠，是陆生动物的早期飞行者。从现有化石材料来看，这类恐龙在演化的历史舞台上，似乎刚一出场，便很快销声匿迹。

2019年5月9日，《自然》杂志以封面文章的形式，刊登了中科院古脊椎所王敏、周忠和、徐星等人对擅攀鸟龙类的最新研究 [1]。研究者发现了名为“长臂浑元龙”的新恐龙，它“穿着”鸟儿的“羽绒服”，用细长的第三指撑开可以上天的翼膜。

这是继奇翼龙之后，我们只有在奇幻世界才能出现的 “拼接” 生物，又一次引发公众对这一支恐龙的好奇心，也使恐龙从陆地到天空的演化事件再次成为关注的焦点。

【提升12倍！香港浸会大学与MassGrid发布低带宽高效AI训练新算法】随着训练数据量的增加和深度神经网络（DNN）的日益复杂，分布式计算环境（如GPU集群）被广泛采用，以加速DNN的训练。分布式计算网络在机器学习方面的瓶颈在于节点之间的数据传输效率，那如何在这一网络下高效地进行AI训练？

2018年，香港浸会大学异构计算实验室与MassGrid合作，通过研究提出一种可用于低带宽网络的全局Top-k稀疏化的分布式同步SGD算法，并通过实验论证出在低带宽网络下也能高效进行AI训练。目前实验结果及相关论文已被ICDCS workshop收录。

数据并行的分布式同步随机梯度下降（S-SGD）方法是训练大规模神经网络常用的优化器之一。与单节点的SGD相比，S-SGD将工作负载分配给多个计算节点以加速训练，但它也引入了在每次迭代中交换模型参数或梯度的通信开销。

【中国大型研究发现糖尿病与多种癌症有关】中国是糖尿病患者数最多的国家，最近，《糖尿病杂志》（Journal of Diabetes）中新刊载了一项来自中国的研究，研究发现，2型糖尿病可能导致多种癌症的患病风险升高，在男性中涉及11种癌症，女性则多达13种。
长期以来，人们一直猜测糖尿病和癌症之间存在某种关联，但之前报道的各类研究结果往往不一致。中国大陆地区就2型糖尿病与患癌风险之间的关联开展了迄今为止最大型的研究，研究员对上海医联数据库中的信息进行了分析，确定了2013年7月至2016年12月期间的410,191例无癌症病史的2型糖尿病成人患者。随后对患者进行随访以评估癌症进展情况，直至2017年12月。
研究共发现8485例新诊断的癌症病例。与一般人群中的男性和女性相比，患有糖尿病的男性和女性患癌症的风险分别高出34%和62%。在男性中，风险最高的为前列腺癌：糖尿病导致患前列腺癌的风险高出86%。在女性中，风险最高的为鼻咽癌：糖尿病导致患鼻咽癌的风险高出两倍以上。

【人工智能秘史之：为什么图灵希望AI犯错？】1950年，数字时代即将开启之际，阿兰·图灵发表了他最著名的一篇论文，题目叫做《计算机器与智能》，在里面他提出了一个问题，“机器会思考吗？”
图灵构思了一个思想实验，这个思想实验后来被称为图灵测试，至今仍是AI界最著名、引起争议最大的想法之一。我们的理解是，任何东西只要通过了这一测试，当然就拥有思考能力。
但是如果你再仔细看看图灵的论文，你就会发现里面有一个小细节其实给测试引入了模糊性，那个细节暗示，可能图灵的意思更多的是有关机器智能的一种哲学上的挑衅而不是实际测试。
在《计算机器与智能》的一段里面，图灵模拟量对想象中未来的智能计算机测试可能的样子（人提出问题，计算机回答）。在这个交流中，计算机器是犯了一个运算错误。那两个数相加的结果其实是105721，不是105621。身为出色的数学家的图灵不大可能会意外留下这个错误。这个更有可能是一个彩蛋，目的是想提醒读者，“机器可以故意引入计算错误来迷惑质问者。”
利用错误，这并不是系统所做出的真正思考，而是人工编码出来的迟疑来模仿人类的认知。
如今，这已经成为致力于自然语言处理（NLP）的程序员的一种设计实践。

【《全球科技通史》：要想看清未来，先弄懂能量和信息】为什么是能量和信息？人类的每一次飞跃，都源于能量利用水平的升级，而科技发展，就是不断解码信息的过程。
世界的本源就是能量，爱因斯坦E=mc2讲的正是这事。从远古到现代，人类的一切实践都可以说是“通过获取能量来改变生存环境”的过程。能量的运行遵从一定的法则，这个法则就是信息。我们建立的物理、化学、生物学等等被统称为“科学”的东西，正是对这些信息的总结和挖掘。
纵观200多万年的科技发展史，尤其是近代四次工业革命，每一次新的能量获取以及新的能量使用方式，都催生了新的产业：（1）原有产业+蒸汽机=新产业；（2）原有产业+电=新产业；（3）原有产业+计算机=新产业；（4）原有产业+互联网=新产业。
从这个范式中可以看出，原有产业和新技术之间，更多的是合作关系，而不是颠覆关系。因此，要想用新技术改变世界，先要研究现有产业。更直白点儿说，原有产业才是每一个新技术应用前要思考的入手点。
同样，对于今天大数据和机器智能时代，上述规律依然成立：原有产业+机器智能=新产业。
如果20世纪是物质科学的世纪，那么21世纪将是生命科学的世纪。